МОСКВА, 2 июля. /ТАСС/. Российские исследователи создали систему интеллектуального анализа больших массивов текстов, которая может стать основой сервисов, помогающих выпускникам вузов и другим соискателям более точно подбирать работу в своей профессиональной области. Об этом в субботу ТАСС сообщили в пресс-службе Платформы Национальной технологической инициативы (НТИ).
Такие сервисы будут подбирать для пользователя вакансии, исходя из его компетенций, интересов и полученного в вузе практического опыта, считают авторы - специалисты Центра компетенций НТИ "Технологии хранения и анализа больших данных" на базе МГУ им. М. В. Ломоносова. Работодатели смогут тратить меньше времени на подбор узких специалистов.
"Решение по подбору кадров, которое может быть реализовано на основе разработанных технологий, позволит искать кандидатов на вакансии, требующие специальной квалификации. Сейчас много выпускников вузов идут работать не по специальности, а те из них, кто устраивается по своему направлению подготовки, зачастую вынуждены доучиваться или переучиваться на своей позиции, поскольку в университете они специализировались в другой области. <…> Предложенная система поможет избежать этой проблемы за счет поиска близких по смыслу требований в карточках вакансий, а также текстов курсовых и выпускных работ и других данных", - сказали в пресс-службе Платформы НТИ.
Основу системы интеллектуального анализа составляют инструменты кросс-языкового анализа и агрегации полнотекстовых данных. Они не только помогают выявлять общие характеристики в большом количестве текстов, но и сопоставлять материалы на нескольких языках, уточнили в Платформе НТИ. Разработка ученых может стать основой поисковых систем для научных исследований, сфер патентования и таможенной классификации.
"Для оценки новизны и изобретательского уровня предлагаемого к патентованию продукта достаточно будет загрузить в систему текст заявки (на языке оригинала). Система найдет близкие по тематике тексты на русском и английском языках в соответствующих информационных источниках: патенты, научные статьи, препринты, тезисы и авторефераты диссертаций, научно-технические источники. Разумеется, они должны быть заранее проиндексированы системой", - считает Алексей Белошицкий, исполнительный директор Центра компетенций НТИ "Технологии хранения и анализа больших данных" на базе МГУ им. М. В. Ломоносова. Его слова приводит пресс-служба Платформы НТИ.