Les moteurs de recherche académiques saisissent le sens

Si l'on peut apprendre aux ordinateurs à trouver un sens aux milliers d'articles de recherche publiés chaque année, alors peut-être qu'ils pourraient automatiquement mettre en évidence de nouvelles tendances ou découvertes importantes et en tirer des conclusions.

le Institut Allen pour l'intelligence artificielle travaille dans ce but et a développé un nouvel outil appelé Érudit sémantique qui peut rechercher parmi des millions d'articles d'informatique. L'outil, lancé aujourd'hui, propose des moyens d'affiner les recherches en fonction des informations extraites du texte des articles.

Il est, par exemple, possible d'affiner une recherche en fonction de la revue dans laquelle un article a été publié, ou de la conférence à laquelle il a été présenté, ou encore de l'ensemble de données utilisé. Le spécialiste de la sémantique montrera également des phrases clés dans un article.

De nombreux moteurs de recherche académiques existent déjà, parmi lesquels Google Scholar , Recherche académique Microsoft , PubMed , et JSTOR . Mais ceux-ci ne recherchent généralement que dans les articles à l'aide de mots-clés et d'autres informations clairement classées, telles que la date de publication.

Oren Etzioni , directeur exécutif de l'Institut Allen, affirme que de nombreuses informations pertinentes trouvées dans les documents de recherche sont présentées de différentes manières. Le logiciel derrière Semantic Scholar a été formé pour extraire différents concepts en utilisant une variété de techniques d'apprentissage automatique. Avec des millions d'articles qui paraissent chaque année, vous ne pouvez tout simplement pas les suivre, dit Etzioni. Vous avez donc besoin d'un certain niveau de compréhension.

Il existe un intérêt croissant pour l'utilisation de l'apprentissage automatique pour entraîner les ordinateurs à reconnaître certains concepts dans les données. Google construit un soi-disant graphe de connaissances de concepts en formant des algorithmes pour explorer le Web et extraire des informations utiles. C'est pourquoi, lorsque vous recherchez Quel âge a Barack Obama, Google vous proposera non seulement des pages Web susceptibles de contenir l'information, mais vous indiquera également directement qu'il a 54 ans.

D'autres entreprises essaient de faire quelque chose de similaire avec des articles universitaires. Une société appelée Méta a également annoncé aujourd'hui un service qui identifiera automatiquement les personnes et entités mentionnées dans la littérature médicale. Meta utilise la technologie développée par SRI, dans le cadre d'un projet appelé FUSE, pour prévoir les tendances scientifiques à l'aide de l'apprentissage automatique.

Le PDG de Meta, Sam Molyneux, explique que le service, qui sera mis en ligne plus tard cette semaine, peut recommander des articles à un utilisateur en fonction des concepts d'un article qu'il a déjà lu, et peut même identifier automatiquement les technologies émergentes. Essentiellement, cela vous permet de suivre au niveau du concept, ou au niveau de la technologie, plutôt qu'au niveau de l'article, dit Molyneux. Des concepts comme la technologie CRISPR, qui révolutionne vraiment la manière dont l'ingénierie du génome se déroule actuellement, nous l'avons adopté comme un concept émergent il y a quelques années.

Etzioni dit que l'objectif de Semantic Scholar est d'aller plus loin en donnant aux ordinateurs une compréhension beaucoup plus profonde des nouvelles publications scientifiques. Son équipe développe des algorithmes qui liront des graphiques ou des tableaux dans des articles et essaieront d'extraire les valeurs qui y sont présentées. Nous voulons finalement être en mesure de prendre un article expérimental et de dire : 'D'accord, dois-je lire cet article, ou l'ordinateur peut-il me dire que cet article a montré que ce médicament particulier était très efficace ?'

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