В школах и университетах учащимся дают задания самого разного плана. При этом выполнение очень многих учебных работ можно доверить искусственному интеллекту (ИИ). Нейронные сети, которые работают с привлечением Artificial Intelligence (AI) давно выполняют не только рутинные задачи, но и помогают в творческих вопросах. Мы уже писали, как использовать нейросети для создания книги или контент-плана, а в сегодняшней статье рассказываем, как сделать глоссарий с искусственным интеллектом.
Больше лайфхаков по работе с нейросетями вы найдёте в нашем информационном телеграм-канале. А если хотите всегда быть в курсе акций и скидок, присоединяйтесь к специальной группе.
Что такое глоссарий и для чего он нужен
Глоссарий — словарь узкоспециализированных терминов, характерных для конкретной предметной области.
Глоссарии могут содержать как пояснения профессиональных терминов, так и иноязычных слов: их хорошо понимают практикующие специалисты, но они ещё не вошли в общий обиход и нуждаются в расшифровке.
Глоссарии часто является полноценным разделом контрольных, рефератов, курсовых, дипломных или творческих проектов. Они нужны для того, чтобы педагоги понимали, что именно подразумевает студент под тем или иным термином, который употребляются в работе.
Можно ли составить глоссарий нейросетью
Раньше студенты работали над глоссарием самостоятельно: выписывали из готовой работы новые понятия и подбирали определения из словарей, энциклопедий и другой справочной литературы.
Сейчас ситуация изменилась и создание глоссария можно доверить нейросети, которая работает на основе алгоритмов машинного обучения.
Как сгенерировать глоссарий ИИ: инструкция
Рассказываем о разных моделях ИИ и даём инструкцию по подготовке глоссария для учебной работы или проекта.
Какую модель ИИ выбрать для разных целей при оформлении глоссария
ИИ — достаточно сложная система и существуют разные модели нейросетей, которые наилучшим образом подойдут для решения тех или иных задач:
- GPT хорошо подходит для создания чётких формулировок;
- BERT умеет автоматически выделять термины из текста;
- Т5 перефразирует и упрощает определения.
Это связано с тем, что каждая из представленных моделей имеет свои достоинства и недостатки:
- GPT (Generative Pre-trained Transformer) может генерировать осмысленные определения даже для редких терминов, легко адаптируется под разные стили изложения и уровни знаний. При этом может давать неточные или выдуманные определения, если термина нет в его обучающих данных, поэтому его результаты нужно проверять.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) хорошо справляется с поиском терминов в больших объёмах текста, выявляет связи между словами. В то же время, он работает только с представленным текстом, а не генерирует определения.
- T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) сокращает и упрощает сложные определения, адаптирует текст под конкретную аудиторию. Но в процессе упрощения не всегда сохраняет изначальный смысл и даёт слишком общие толкования.
Если вы хотите создать полноценный глоссарий, лучше всего использовать несколько нейросетей: для анализа текста, генерации определений и их упрощения.
Инструкция по подготовке глоссария нейросетью
В общем виде алгоритм действий пользователя по созданию глоссария будет выглядеть так:
- Копирование текста или загрузка документа (.docx, .pdf) с помощью интерфейса.
- Если в нейросети нет стандартного интерфейса, нужно зарегистрироваться на платформе, получить API-ключ и вводить конкретные термины вручную. Если API использовать нежелательно, можно анализировать документы локально с помощью BERT, spaCy или других NLP-инструментов. Такой метод позволяет извлекать термины из загруженных текстов и формировать глоссарий без передачи данных в облачные сервисы.
- Формулировка максимально конкретного запроса, например: «Создай глоссарий по теме искусственного интеллекта. Найди ключевые термины и объясни их». Другой вариант — автоматическое извлечение терминов: «Выбери из загруженного текста все определения, связанные с психологией лидерства и объясни их».
- В зависимости от выбранной модели, нейросеть проанализирует введённый или загруженный текст и вычленит из него ключевые термины, а после даст определения к ним или произведёт поиск и генерацию тех терминов, которые вы ввели отдельно.
- Далее пользователь может просмотреть результаты и экспортировать их в отдельный файл (.csv, .json, .pdf). Он получит готовый документ с пояснениями нужных терминов.
Стоит ли самостоятельно корректировать глоссарий и как обновлять его
Не все нейросети могут с первого раза качественно выполнить задачу по составлению глоссария, особенно если он посвящён специфической теме. В таком случае после отправки запроса и получения результата, вы можете сами поработать с итоговым файлом:
- прочитать определения и исправить возможные ошибки;
- добавить ссылки на первоисточники;
- исключить «лишние» слова и добавить нужные;
- дополнить определения контекстом употребления.
Как показывает практика использования нейросетей, самую большую проблему составляет именно отсутствие в сгенерированном ИИ глоссарии ссылок на авторов, которые первыми сформулировали определение термина.
Если глоссарий нужен вам не для того, чтобы один раз сдать педагогу учебную работу, а вы рассматриваете его как важный элемент проекта, можно установить автоматическое обновление словаря: например, делать это несколько раз в год. Это можно сделать через API, где нейросеть обрабатывает новые данные и обновляет определения, или с помощью локальных NLP-моделей, которые работают без необходимости подключения к внешним сервисам.
Вы можете настроить систему для:
- регулярного анализа входящих документов;
- обработки текстов с конкретных ресурсов;
- интеграции с API поисковых систем, чтобы автоматически анализировать популярные запросы.
Кстати! Для наших читателей сейчас действует скидка 10% на любой вид работы.
Кроме того, вы можете настроить регулярную сверку определений, например, с Википедией или другими источниками: научными публикациями, академическими словарями и т. п.
После проверки и обновления можно экспортировать новую версию в файл и использовать его на финальном этапе сдачи учебной работы. Если глоссарий нужен для другой цели, можете интегрировать его обновлённые варианты в базу данных или веб-приложение.
Чаще всего автоматизированные глоссарии нужны для решения бизнес-задач, актуализации технической документации, SEO-оптимизации, создания аннотаций и словарей к научным или учебным материалам. То есть для тех сфер, где часто появляются новые термины, «отмирают» старые или требуют уточнения уже существующие.
Лучшие нейросети для составления глоссария
Представляем лучшие компьютерные и онлайн-программы, которые помогут студентам качественно составить глоссарий:
- DeepL Translate. Сервис хорошо выполняет работу по составлению глоссария для иноязычных терминов, которые нужно максимально точно перевести на русский язык.
- Puzzle Labs. Этот инструмент идеально подходит для интеграции глоссария на веб-сайт с помощью виджетов, но его также можно использовать и для создания словаря в рефератах, контрольных, курсовых, дипломах.
- Zaochnik GPT. Отличный сервис для подготовки учебных работ. Над его созданием работали не только программисты, но и профильные эксперты, которые хорошо разбираются в самых разных дисциплинах.
- Crmgroup. Эту нейросеть удобно использовать для генерации глоссариев в SEO-материалах.
- ChatGPT. Самая популярная программа с ИИ может очень много, и составление глоссария — не исключение.
Теперь вы знаете, что можно создать глоссарий с ИИ, и такой словарь вполне подойдёт для учебных работ или отдельных проектов. А если вы не доверяете нейросетям, оставляйте заявку на глоссарий в сервисе помощи студентам и его сделают компетентные специалисты.
