Методология построения эталонного теста для оценки работы LLM с числительными

Συγγραφείς: Sergey Karpovich, Alexander Smirnov, Nikolay Teslya

Πηγή: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 6, Pp 1721-1750 (2025)

Θεματικοί όροι: методология, большие языковые модели (llm), эталонный тест llm, обработка естественного языка (nlp), числительные, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/17147; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/b0481e43367444b0809b7bdbf6f45420

Метод интеграции больших языковых моделей в алгоритмы фокусированного мониторинга открытых данных социальных медиа

Συγγραφείς: Andrey Fedorov, Igor Datyev, Ivan Vishnyakov

Πηγή: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 6, Pp 1623-1648 (2025)

Θεματικοί όροι: социальные медиа, публикации, обобщение, большие языковые модели, генерация дополненная поиском, интеллектуальные агенты, гибридный метод, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/17252; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/4db067acbeda4c16bcca81fa8a2a016c

Методика идентификации текстов, сгенерированных большими языковыми моделями

Συγγραφείς: Anastasiia Fedotova, Aleksandr Romanov

Πηγή: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 5, Pp 1444-1470 (2025)

Θεματικοί όροι: большие языковые модели, нейронные сети, машинное обучение, генерация текста, ансамбль классификаторов, признаки текста, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/17054; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/1d1240dcfaaa4565828cfa89bd495e6d

Optimizing knowledge distillation models for language models

Συγγραφείς: T. M. Tatarnikova, N. S. Mokretsov

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 4, Pp 737-743 (2025)

Θεματικοί όροι: большие языковые модели, длинные последовательности, нейронные сети, дистилляция знаний, модель учителя, модель ученика, выборочное вмешательство в процесс обучения, низкоранговая адаптация, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/499; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/30595e90dbc7434eaf4dfedcceccafbf

Цифровой перевод: от систем машинного перевода к большим языковым моделям

Συγγραφείς: Kail, Alina O., Eremina, Ekaterina V.

Θεματικοί όροι: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ, DIGITAL TRANSLATION, ЦИФРОВОЙ ПЕРЕВОД, MACHINE TRANSLATION SYSTEMS, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, NEURAL NETWORKS, LARGE LANGUAGE MODELS, СИСТЕМЫ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА, ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ, LINGUISTIC TECHNOLOGIES

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elar.urfu.ru/handle/10995/143387

Обоснование применения LLM для решения задачи поиска дублей при создании инструмента нормализации данных НСИ

Συγγραφείς: Volosnikov, P., Sagilova, E.

Θεματικοί όροι: NORMALIZATION, БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ, MASTER DATA MANAGEMENT (MDM), НОРМАТИВНО-СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ (НСИ), НОРМАЛИЗАЦИЯ, ДУБЛИКАТЫ, LARGE LANGUAGE MODELS, DATA PROCESSING, ОБРАБОТКА ДАННЫХ, DUPLICATES

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://elar.urfu.ru/handle/10995/142803

Обратная связь в образовании с помощью ИИ: анализ пользовательского опыта

Συγγραφείς: Feshchenko, Artem

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, llm, дополнительное профессиональное образование, обратная связь, большие языковые модели, moodle

Автоматическая генерация аннотаций научных статей на основе больших языковых моделей

Συγγραφείς: Andrey Golubinskiy, Andrey Tolstykh, Marina Tolstykh

Πηγή: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 1, Pp 275-301 (2025)

Θεματικοί όροι: аннотация, генерация, большие языковые модели, цифровизация, машинное обучение, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/16617; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/412cda99292446bcb8b43ae15affeb12

Генеративный искусственный интеллект: развивающиеся технологии, растущее влияние на общество, и возможности для исследований

Θεματικοί όροι: Искусственный интеллект, большие языковые модели, генеративный ИИ

Вторичный искусственный интеллект: технологическая революция, способствующая справедливости предприятий и разрушающая информационные барьеры

Συγγραφείς: Ли Синьцзэ, Sintsze Li, Ван Юцяо, Iutsiao Van, Го Цзяюй, Tsziaiui Go

Πηγή: Secondary artificial intelligence: A technological revolution that promotes enterprise equity and breaks down information barriers; ; Вторичный искусственный интеллект: технологическая революция, способствующая справедливости предприятий и разрушающая информационные барьеры

Θεματικοί όροι: безопасность информации, малые предприятия, снижение затрат, монополизация рынка, обработка данных, вторичный искусственный интеллект, большие языковые модели, самообучающиеся системы, оптимизация ресурсов, многоязычный перевод

Περιγραφή αρχείου: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-6054101-3-3; https://interactive-plus.ru/e-articles/946/Action946-575073.pdf

Διαθεσιμότητα: https://interactive-plus.ru/article/575073/discussion_platform

Russian parametric corpus RuParam

Συγγραφείς: P. V. Grashchenkov, L. I. Pasko, K. A. Studenikina, M. M. Tikhomirov

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 6, Pp 991-998 (2024)

Θεματικοί όροι: языковые корпуса, русский язык, большие языковые модели, усвоение иностранного языка, обработка естественного языка, оценка приемлемости, универсальная грамматика, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/405; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/b266dd238ec0467d84a98d3fe4a10015

Improving question answering in programming domain with pretrained language model finetuning using structured diverse online forum data

Συγγραφείς: A. V. Gorbatovski, A. D. Razin, A. A. Aliev, S. V. Kovalchuk

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 6, Pp 1024-1034 (2024)

Θεματικοί όροι: вопросно-ответные системы, обработка естественного языка, генерация естественного языка, предобученные языковые модели, большие языковые модели, дообучение, разработка программного обеспечения, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/409; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/e2b19bbdf6c4418a82ea489d78837d60

EVOLUTION OF USAGE AND APPLICATION OF MACHINE LEARNING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE DEVELOPMENT OF ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS AND IN DECISION SUPPORT SYSTEMS ; ЭВОЛЮЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАЗРАБОТКЕ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ И В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Συγγραφείς: Шинкарев, Александр Андреевич, Ядрышникова, Мария Викторовна, Логиновский, Олег Витальевич, Лазарева, Снежана Андреевна, Губин, Владимир Михайлович

Πηγή: Computer Technologies, Automatic Control, Radioelectronics; Том 25, № 4 (2025); 17-42 ; Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника; Том 25, № 4 (2025); 17-42 ; 2409-6571 ; 1991-976X

Θεματικοί όροι: decision support, enterprise information systems, machine learning, artificial intelligence, large language models, agent-based systems, vibe coding, поддержка принятия решений, корпоративные информационные системы, машинное обучение, искусственный интеллект, большие языковые модели, агентные системы, вайб-кодинг

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/15662/11470; https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/15662

Διαθεσιμότητα: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/15662
https://doi.org/10.14529/ctcr250402

Принцип работы рекомендательных систем и их влияние на человека на примере «YouTube» ; The principle of operation of recommender systems and their impact on people using YouTube as an example

Συγγραφείς: Тагиров Марк Ильич, ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина», Mark I. Tagirov, the Kuban State Agrarian University, Ушаков Александр Анатольевич, Aleksandr A. Ushakov, Терещенко Олеся Валерьевна, Olesia V. Tereshchenko

Πηγή: Relevant issues of management, economics and economic security; ; Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности

Θεματικοί όροι: зависимость, искусственный интеллект, artificial intelligence, машинное обучение, machine learning, алгоритмы, персонализация, personalization, algorithms, addiction, YouTube, большие языковые модели, recommender systems, information bubble, large language models, рекомендательные системы, информационный пузырь

Περιγραφή αρχείου: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-908083-01-0; https://phsreda.com/e-articles/10796/Action10796-151866.pdf; Цифровая экономика: 2024: краткий статистический сборник / В.Л. Абашкин, Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский [и др.]; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. – 124 с.; [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/statistics/infocommunity/publications (дата обращения: 20.11.2025).; Смоленчук Т.В. Метод коллаборативной фильтрации для рекомендательных сервисов / Т.В. Смоленчук // Вестник науки и образования. – 2019. – №22–1 (76) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-kollaborativnoy-filtratsii-dlya-rekomendatelnyh-servisov (дата обращения: 20.11.2025).; Исаков Д.М. Рекомендательные алгоритмы как современный метод адаптации к изменившимся условиям рынка труда / Д.М. Исаков, А.А. Корзинов, А.В. Иванов // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2025. – Т. 15. №3А. – С. 20–32. – EDN QXTXFB; Российские ИТ-тренды 2025 года: исследование Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://companies.rbc.ru/news/0XoTstYUkB/rossijskie-it-trendyi-2025-goda-issledovanie-vyisshej-shkolyi-biznesa-niu-vshe (дата обращения: 20.11.2025).; Новокшонова П.Н. «Информационный пузырь» и медиапотребление / П.Н. Новокшонова, Т.В. Тарасенко // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2021 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnyy-puzyr-i-mediapotreblenie (дата обращения: 20.11.2025).; Красиков В.И. Как алгоритмы социальных сетей и социально-психологические уязвимости формируют участников радикальных онлайн-сообществ / В.И. Красиков, В.И. Кудашов // Журнал СФУ. Гуманитарные науки. – 2023. – №12 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/kak-algoritmy-sotsialnyh-setey-i-sotsialno-psihologicheskie-uyazvimosti-formiruyut-uchastnikov-radikalnyh-onlayn-soobschestv (дата обращения: 20.11.2025). EDN GYEVEV; Терещенко О.В. Беспорядок и преступность как одно из последствий всемирного процесса глобализации / О.В. Терещенко // Национальное здоровье. – 2016. – №1–2. – С. 191–199. – EDN YHRNRV.; Российские информационные вызовы и ответы на них / Г.В. Арустамян, Д.О. Шестак, Р.А. Дилбандян, О.В. Терещенко // Культура Мира. – 2025. – Т. 13. №47 (4). – С. 181–195. – EDN IKDNZR.; Роль больших языковых моделей в интегрированных средах разработки нового поколения / А.Ю. Ишанхонов, Д.В. Пшиченко, Е.А. Можаровский, А.С. Алуев // Программные системы и вычислительные методы. – 2024. – №4 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-bolshih-yazykovyh-modeley-v-integrirovannyh-sredah-razrabotki-novogo-pokoleniya (дата обращения: 20.11.2025). DOI 10.7256/2454-0714.2024.4.72022. EDN KMTOBG; Балановский В.В. Методические рекомендации и материалы по информационной гигиене в молодежной среде: учебное электронное издание / В.В. Балановский. – Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2023. – 40 с. EDN QDSJQF; https://phsreda.com/article/151866/discussion_platform

Διαθεσιμότητα: https://phsreda.com/article/151866/discussion_platform
https://phsreda.com/files/Books/10796/Cover-10796.jpg?req=151866

Внедрение технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс: управленческие вызовы ; Implementation of Artificial Intelligence Technologies in Education: Managerial Challenges

Συγγραφείς: Орешкина, Т. А., Долганов, А. Ю., Маяцкая, Е. А., Артюгин, О. Ю., Oreshkina, T. А., Dolganov, A. Yu., Mayatskaya, E. A., Artyugin, O. Yu.

Θεματικοί όροι: ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБРАЗОВАНИИ, ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ КОМПЕТЕНЦИИ, БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ ОБУЧЕНИЯ, УПРАВЛЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЕМ, DIGITAL TRANSFORMATION, ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION, PEDAGOGICAL COMPETENCIES, LARGE LANGUAGE MODELS, LEARNING DIGITALIZATION, EDUCATION MANAGEMENT, LLM

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Университетское управление: практика и анализ. 2025. Том 29. № 1; https://www.umj.ru/jour/article/view/1977; https://elar.urfu.ru/handle/10995/146982

Διαθεσιμότητα: https://elar.urfu.ru/handle/10995/146982
https://www.umj.ru/jour/article/view/1977
https://doi.org/10.15826/umpa.2025.01.007

Кто и почему отказывается от табакокурения в России (на основе данных социальных медиа и применения нейросетей)

Συγγραφείς: Ирина Евгеньевна Калабихина, Зарина Германовна Казбекова, Вадим Сергеевич Мошкин, Максим Игоревич Кашин, Михаил Маратович Таипов

Πηγή: Monitoring Obŝestvennogo Mneniâ: Ekonomičeskie i Socialʹnye Peremeny, Iss 4, Pp 28-52 (2025)

Θεματικοί όροι: самосохранительное поведение, табакокурение, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, цифровая демография, социальные сети, Sociology (General), HM401-1281

Relation: https://www.monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/2996; https://doaj.org/toc/2219-5467; https://doaj.org/article/b4e10fe9cc254e6796edecd3fd1950bc

Διαθεσιμότητα: https://doi.org/10.14515/monitoring.2025.4.2996
https://doaj.org/article/b4e10fe9cc254e6796edecd3fd1950bc

A customer avatar model based on Kolmogorov–Arnold networks ; Аватар-модель покупателя на сетях Колмогорова-Арнольда

Συγγραφείς: Краснов, Федор В., Курушин, Федор И.

Πηγή: Business Informatics; Vol 19 No 2 (2025); 41-53 ; Бизнес-информатика; Том 19 № 2 (2025); 41-53 ; 2587-8158 ; 2587-814X ; 10.17323/2587-814X.2025.2

Θεματικοί όροι: large language models, product search, search query recommendations, search query transformation, user intent determination, text analysis, machine learning, e-commerce, большие языковые модели, поиск продуктов, рекомендации поисковых запросов, преобразование поисковых запросов, определение намерений пользователей, анализ текста, машинное обучение, электронная коммерция

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://bijournal.hse.ru/article/view/27539/22618; https://bijournal.hse.ru/article/view/27539/22619; https://bijournal.hse.ru/article/view/27539

Διαθεσιμότητα: https://bijournal.hse.ru/article/view/27539
https://doi.org/10.17323/2587-814X.2025.2.41.53

Искусственный интеллект в коучинге: систематический анализ эффективности, этических дилемм и стратегий гибридной интеграции ; Iskusstvennyi intellekt v kouchinge: sistematicheskii analiz effektivnosti, eticheskikh dilemm i strategii gibridnoi integratsii

Συγγραφείς: Шахова Алёна Витальевна, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Aliona V. Shakhova, National Research University Higher School of Economics, Тараненко Фёдор Сергеевич, нет, Fiodor S. Taranenko, net

Πηγή: Coaching psychology: methodology, theory, practice; 159-166 ; Психология коучинга: методология, теория, практика; 159-166

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, коучинг, этика ИИ, метапознание, LLM, большие языковые модели, гибридные системы

Περιγραφή αρχείου: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-907965-52-2; https://phsreda.com/e-articles/10698/Action10698-127567.pdf; Arakawa R., Yakura H. Coaching Copilot: Blended Form of an LLM-Powered Chatbot and a Human Coach to Effectively Support Self-Reflection for Leadership Growth. ACM Conversational User Interfaces 2024 (CUI ’24).; Axelsson M., Churamani N., Çaldır A., Gunes H. (2025). Participant Perceptions of a Robotic Coach Conducting Positive Psychology Exercises: A Qualitative Analysis. ACM Transactions on Human-Robot Interaction, 14 (2), Article 36.; Blyler A.P., Seligman M.E.P. (2024). AI assistance for coaches and therapists. The Journal of Positive Psychology, 19 (4), 579–591.; Casenave E., Schmitt L. (2025). Comparing AI coaching and sales manager coaching: A construal-level approach. Journal of Business Research, 190, 115241.; De Duro E.S., Improta R., Stella M. (2025). Introducing CounseLLMe: A dataset of simulated mental health dialogues for comparing LLMs like Haiku, LLaMAntino and ChatGPT against humans. Emerging Trends in Drugs, Addictions, and Health, 5, 100170.; Elyoseph Z., Levkovich I., Shinan-Altman S. (2024). Assessing prognosis in depression: comparing perspectives of AI models, mental health professionals and the general public. Family Medicine and Community Health, 12, e002583. https://doi.org/10.1136/fmch-2023-002583. EDN: EXFPMC; Graßmann C., Schermuly C.C. (2021). Coaching With Artificial Intelligence: Concepts and Capabilities. Human Resource Development Review, 20 (1), 106–126. https://doi.org/10.1177/1534484320982891. EDN: KKCDEV; Huang Z., Berry M.P., Chwyl C., Hsieh G., Wei J., Forman E.M. (2025). Comparing Large Language Model AI and Human-Generated Coaching Messages for Behavioral Weight Loss. Journal of Technology in Behavioral Science. Advance online publication.; Kämmer J.E., Hautz W.E., Krummrey G., Sauter T.C., Penders D., Birrenbach T., Bienefeld N. (2024). Effects of interacting with a large language model compared with a human coach on the clinical diagnostic process and outcomes among fourth-year medical students: study protocol for a prospective, randomised experiment using patient vignettes. BMJ Open, 14 (7), e087469. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2024-087469. EDN: UHYVAJ; Kellogg K.C., Lifshitz H., Randazzo S., Mollick E., Dell’Acqua F., McFowland III E., Candelon F., Lakhani K.R. (2025). Novice risk work: How juniors coaching seniors on emerging technologies such as generative AI can lead to learning failures. Information and Organization, 35 (1), 100559.; Khandelwal K., Upadhyay A.K. (2021). The advent of artificial intelligence-based coaching. Strategic HR Review, 20 (4), 137–140. https://doi.org/10.1108/shr-03-2021-0013. EDN: NGRCCX; Luo X., Qin M.S., Fang Z., Qu Z. (2021). Artificial Intelligence Coaches for Sales Agents: Caveats and Solutions. Journal of Marketing, 85 (2), 14–32. https://doi.org/10.1177/0022242920956676. EDN: KNRTOW; Movsumova E., Alexandrov V., Rudenko L., Aizen V., Sidelnikova S., Voytko M. (2020). Consciousness: effect of coaching process and specifics through AI usage. e-mentor, 4 (86), 79–86.; Pavlović J., Krstić J., Mitrović L., Babić Đ., Milosavljević A., Nikolić M., Karaklić T., Mitrović T. Generative AI as a metacognitive agent: A comparative mixed-method study with human participants on ICF-mimicking exam performance.; Soman G., Judy M.V., Abou A.M. (2025). Human guided empathetic AI agent for mental health support leveraging reinforcement learning-enhanced retrieval-augmented generation. Cognitive Systems Research, 90, 101337.; Terblanche N.H.D. (2024). Artificial Intelligence (AI) Coaching: Redefining People Development and Organizational Performance. The Journal of Applied Behavioral Science, 60 (4), 631–638.; Terblanche N., Molyn J., de Haan E., Nilsson V.O. (2022). Comparing artificial intelligence and human coaching goal attainment efficacy. PLoS ONE, 17 (6), e0270255. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270255. EDN: FTNXCS; https://phsreda.com/article/127567/discussion_platform

Διαθεσιμότητα: https://phsreda.com/article/127567/discussion_platform

COMPARATIVE ANALYSIS OF RAG METHODS FOR BUILDING RUSSIAN-SPEAKING INTELLIGENT SERVICES ; СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ RAG ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЕРВИСОВ

Συγγραφείς: Мельников, Андрей Витальевич, Николаев, Иван Евгеньевич, Русанов, Михаил Александрович, Аббазов, Валерьян Ринатович

Πηγή: Computer Technologies, Automatic Control, Radioelectronics; Том 25, № 2 (2025); 5-18 ; Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника; Том 25, № 2 (2025); 5-18 ; 2409-6571 ; 1991-976X

Θεματικοί όροι: question and answer systems, large language models, LLM, RAG, quality assessment RAG, HyDE, BM25, вопросно-ответные системы, большие языковые модели, оценка качества RAG

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/15155/11171; https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/15155

Διαθεσιμότητα: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/15155
https://doi.org/10.14529/ctcr250201

Classifying the UN SDGs research: The problems, approaches and prospects for generative artificial intelligence ; Классификация научных исследований целей устойчивого развития ООН: проблемы, подходы и перспективы использования генеративного искусственного интеллекта

Συγγραφείς: I. V. Selivanova, P. Y. Blinov, A. V. Malysheva, D. V. Kosyakov, И. В. Селиванова, П. Ю. Блинов, А. В. Малышева, Д. В. Косяков

Πηγή: Scientific and Technical Libraries; № 1 (2025); 56-78 ; Научные и технические библиотеки; № 1 (2025); 56-78 ; 2686-8601 ; 1027-3689

Θεματικοί όροι: Dimensions, subject classification of scientific texts, bibliographic search, machine learning, citation graphs, generative artificial intelligence, big language models, Scopus, Web of Science, тематическая классификация научных текстов, библиографический поиск, машинное обучение, графы цитирования, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1447/1061; United Nations Environment Programme (UNEP) // Year Book of International Cooperation on Environment and Development / ed. Bergesen H.O., Parmann G., Thommessen O. B. : Routledge, 1998. 3 p.; Leal Filho W. et al. Towards a common future: revising the evolution of universitybased sustainability research literature // International Journal of Sustainable Development & World Ecology. Taylor & Francis. 2021. Vol. 28, № 6. P. 503–517. https://doi.org/10.1080/13504509.2021.1881651.; Коптюг В. А. Повестка дня на ХХI век. Концепция устойчивого развития и социально-политические движения // Наука из первых рук. 2011. № 2 (38). P. 36–51.; Ларионова М. В. Вызовы достижения Целей развития тысячелетия (ЦРТ) // Вестник Международных Организаций: Образование, Наука, Новая Экономика. 2020. Vol. 15, № 1. P. 155–176. https://doi.org/10.17323/1996-7845-2020-01-07.; Parotto E., Pablos-Méndez A. From MDGs to SDGs // Global Health Essentials / ed. Raviglione M. C. B. et al. Cham: Springer International Publishing, 2023. P. 463–468. https://doi.org/10.1007/978-3-031-33851-9_71.; Цели устойчивого развития: отчёт по России. URL: https://icss.ru/vokrugstatistiki/tseli-ustoychivogo-razvitiya-otchet-po-rossii (дата обращения: 20.12.2024).; Добровольный национальный обзор. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/94692 (дата обращения: 20.12.2024).; Вандышева А. и др. 2020–2030: Десятилетие действий для ЦУР в России. Вызовы и решения / под ред. Н. Рахимовой. Москва, 2020. 142 с.; Alfirević N., Malešević Perović L., Mihaljević Kosor M. Productivity and Impact of Sustainable Development Goals (SDGs)-Related Academic Research: A Bibliometric Analysis: 9 // Sustainability. Multidisciplinary Digital Publishing Institute. 2023. Vol. 15, № 9. P. 7434. https://doi.org/10.3390/su15097434.; Sianes A. et al. Impact of the Sustainable Development Goals on the academic research agenda. A scientometric analysis // PLoS One. 2022. Vol. 17, № 3. P. e0265409. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0265409.; Filho W.L. et al. The role of universities in accelerating the sustainable development goals in Europe // Sci Rep. Nature Publishing Group2024. Vol. 14, № 1. P. 15464. https://doi.org/10.1038/s41598-024-65820-9.; Fonseca L. M., Domingues J. P., Dima A. M. Mapping the Sustainable Development Goals Relationships: 8 // Sustainability. Multidisciplinary Digital Publishing Institute. 2020. Vol. 12, № 8. P. 3359. https://doi.org/10.3390/su12083359; Armitage C. S., Lorenz M., Mikki S. Mapping scholarly publications related to the Sustainable Development Goals: Do independent bibliometric approaches get the same results? // Quantitative Science Studies. 2020. Vol. 1, № 3. P. 1092–1108. https://doi.org/10.1162/qss_a_00071.; Jayabalasingham B. et al. Identifying research supporting the United Nations Sustainable Development Goals. Elsevier Data Repository, 2019. Vol. 1. https://doi.org/10.17632/87txkw7khs.1.; Search Queries for «Mapping Research Output to the Sustainable Development Goals (SDGs)». URL: https://aurora-network-global.github.io/sdg-queries/ (дата обращения: 21.12.2024).; Duran-Silva N. et al. A controlled vocabulary defining the semantic perimeter of Sustainable Development Goals. Zenodo, 2019. https://doi.org/10.5281/zenodo.3567769.; Kashnitsky Y. et al. Evaluating approaches to identifying research supporting the United Nations Sustainable Development Goals // Quantitative Science Studies. 2024. Vol. 5, № 2. P. 408–425. https://doi.org/10.1162/qss_a_00304; Improving the Scopus and Aurora queries to identify research that supports the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) 2021. URL: https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/9sxdykm8s4/4 (accessed: 17.12.2024).; SDG Research Mapping Initiative – SEO Metadata // www.elsevier.com. URL: https://www.elsevier.com/about/sustainability/sdg-research-mapping-initiative (accessed: 20.12.2024).; Садовская Л. Л. и др. Обработка текстов на естественном языке: обзор публикаций // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 3. P. 66–86. https://doi.org/10.14357/20718594210306/; Selivanova E. V. et al. Expert, Journal, and Automatic Classification of Full Texts and Annotations of Scientific Articles // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2021. Vol. 55, № 4. P. 178–189. https://doi.org/10.3103/S0005105521040075.; The South African SDG Hub. URL: https://sasdghub.up.ac.za/home/ (accessed: 21.12.2024).; Hook D. W., Porter S. J., Herzog C. Dimensions: Building Context for Search and Evaluation // Front. Res. Metr. Anal. Frontiers. 2018. Vol. 3. https://doi.org/10.3389/frma.2018.00023.; Sustainable Development Goals Classification. URL: https://www.digitalscience.com/resource/sustainable-development-goals-classification/ (accessed: 17.12.2024).; Juergen Wastl et al. Contextualizing Sustainable Development Research: Using Dimensions to explore the global landscape of research on Sustainable Development Goals. 2020. URL: https://www.digital-science.com/resource/contextualizing-sustainabledevelopment-research/ (accessed: 17.12.2024).; Yelmen I., Gunes A., Zontul M. Multi-Class Document Classification Using Lexical Ontology-Based Deep Learning // Applied Sciences. 2023. Vol. 13, № 10. P. 6139. https://doi.org/10.3390/app13106139.; Li Q. et al. A Survey on Text Classification: From Traditional to Deep Learning // ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2022. Vol. 13, № 2. P. 1–41. https://doi.org/10.1145/3495162; Discover and analyse research in context of the United Nations Sustainable Development Goals. URL: https://www.dimensions.ai/webinars/discover-and-analyseresearch-in-context-of-the-united-nations-sustainable-development-goals/ (accessed: 17.12.2024).; LaFleur M. T. Art is long, life is short: An SDG Classification System for DESA Publications: 159 // Working Papers. United Nations, Department of Economics and Social Affairs, 2019.; LaFleur M. T. SDGClassy: Shell. 2022. URL: https://github.com/SeaCelo/SDGclassy (accessed: 17.12.2024).; Traag V. A., Waltman L., Van Eck N. J. From Louvain to Leiden: guaranteeing wellconnected communities // Sci Rep. 2019. Vol. 9. № 1. P. 5233. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41695-z.; Boyack K. W., Klavans R. A comparison of large-scale science models based on textual, direct citation and hybrid relatedness // Quantitative Science Studies. 2020. Vol. 1, № 4. P. 1570–1585. https://doi.org/10.1162/qss_a_00085.; A more sustainable future for all: Introducing the UN Sustainable Development Goals in InCites. URL: https://clarivate.com/academia-government/blog/a-more-sustainable-futurefor-all-introducing-the-un-sustainable-development-goals-in-incites/ (accessed: 17.12.2024).; Törnberg P. Large Language Models Outperform Expert Coders and Supervised Classifiers at Annotating Political Social Media Messages // Social Science Computer Review. SAGE Publications Inc, 2024. P. 08944393241286471. https://doi.org/10.1177/08944393241286471.; Stavropoulos A., Crone D., Grossmann I. Shadows of wisdom: Classifying meta-cognitive and morally-grounded narrative content via Large Language Models. OSF, 2023. https://doi.org/10.31234/osf.io/x2f4a.; Flores Villanueva D. Application of neural language models for research article classification into sustainable development goals: Master of Science in Engineering. Pontificia Universidad Católica de Chile, 2022. https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/66404.; Yin H., Aryani A., Nambiar N. Evaluating the Performance of Large Language Models for SDG Mapping (Technical Report): arXiv:2408.02201. arXiv, 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.02201.; Raman R. et al. ChatGPT: Literate or intelligent about UN sustainable development goals? // PLOS ONE. Public Library of Science. 2024. Vol. 19, № 4. P. e0297521. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0297521.; Kosyakov D. V. Anatomy of the Abnormal Growth in the Number of Russian Publications in Conference Proceedings in Scopus // Sci. Tech. Inf. Proc. 2023. Vol. 50, № 2. P. 96–108. https://doi.org/10.3103/S0147688223020028.; Kosyakov D., Guskov A. Disciplinary and institutional shifts: decomposing deviations in the country-level proportions of conference papers in Scopus // Scientometrics. 2024. Vol. 129. P. 1697–1717. https://doi.org/10.1007/s11192-024-04943-2.; https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1447

Διαθεσιμότητα: https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1447
https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-56-78