Прежде чем углубляться в подробности этого захватывающего метода, давайте поймем необходимость и важность исследовательских работ.
Важность исследовательских работ
Научные статьи считаются основой во всех областях. Научные статьи всегда полезны на каждом этапе жизни исследователя. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом в отрасли, исследователем или студентом, исследовательские работы всегда помогают разобраться в предмете глубоко и на современном уровне. Чтение исследовательских работ даже поможет вам отформатировать свои идеи и дизайн и продвинуться дальше в исследовательском процессе. Ссылаясь на исследовательские работы, также перечислите методы, применяемые методы с его наблюдениями и выводами. Да, мы все знаем, как важно читать и ссылаться на исследовательские работы.
Но все же правда чтения исследовательской работы примерно такая:
Тем не менее, мы не можем сдаться, верно? Нам нужно продолжить….
Кроме того, иногда нам не нужно читать всю статью. Мы просто хотим понять и отметить ключевые моменты статьи. Как правило, нам любопытно узнать вкратце о выводах о работе в целом, а затем, если ее стоит прочитать, мы можем углубиться в ее детали. Это также сэкономит нам много времени при чтении действительно необходимых вещей, а также поможет нам сосредоточиться на теме.
Появляется роль составителя итогов, который выдает важные моменты за меньшее время. Итак, вот текстовый сумматор IBM. Это замечательный продукт, разработанный для ознакомления с резюме исследовательских работ. В нем содержится более 330 000 документов, связанных с ИИ, с различных цифровых платформ, семинаров и многого другого. Есть статьи, охватывающие всю область ИИ.
После того, как вы выберете исследовательскую работу, которую хотите прочитать, она представляет собой краткое изложение всей статьи.
Обобщение представлено по разделам в статьях. Как резюме будет там для аннотации.
Тогда резюме будет там для связанной работы и тому подобное.
Более того, он также предоставляет PDF-файл, который можно скачать, если вы хотите прочитать всю статью.
Кроме того, это заметная исследовательская работа, реализованная в области реферирования текста в НЛП.
Также посмотрите захватывающее видео, в котором рассказывается о работе продукта.
Https://dimsum.eu-gb.containers.appdomain.cloud/
Просто попробуйте, интересно увидеть приложения в реальном времени и почувствовать прогресс ИИ в различных областях.
