Продолжаем менять ландшафт работы с данными — учим ИИ читать статьи по почвоведению💻
В новой статье вместе с коллегами мы показали, как автоматически извлекать почвенные данные из научных публикаций с помощью больших языковых моделей.
Наш подход: GPT-4 Turbo отвечает на 58 вопросов о каждой статье — какие изучены почвы, где, когда, какими методами и с какими результатами.
Апробация на 423 статьях журнала «Почвоведение» за 2019–2020 показала средний F1 = 0,94. Поясняем: метрика F1 учитывает и то, сколько правильных ответов дала модель, и то, сколько она пропустила. 0,94 из 1,0 — отлично.
Доверяй, но проверяй :) Коллеги из лаборатории физики и гидрологии почв взяли на себя кропотливую часть работы — вручную оценили ответы модели на 83 статьях. 83 статьи × 58 вопросов — это тысячи суждений, каждое из которых требует реальной экспертизы: понять контекст, уловить нюансы, решить, засчитывать ответ или нет. Благодарим за сотрудничество!
Еще один результат: другая БЯМ может частично взять на себя роль эксперта при проверке. Gemini 2.5 Flash оценивала ответы почти так же, как живой специалист 📖
📈Что дальше?
Применение к полному архиву журнала «Почвоведение» (издается с 1899 года) даст данные о 13 600+ точках наблюдений — в 10 раз больше, чем крупнейшая международная база по почвам России. И это только один журнал!
#АгроДТ_публикует
В новой статье вместе с коллегами мы показали, как автоматически извлекать почвенные данные из научных публикаций с помощью больших языковых моделей.
Наш подход: GPT-4 Turbo отвечает на 58 вопросов о каждой статье — какие изучены почвы, где, когда, какими методами и с какими результатами.
Апробация на 423 статьях журнала «Почвоведение» за 2019–2020 показала средний F1 = 0,94. Поясняем: метрика F1 учитывает и то, сколько правильных ответов дала модель, и то, сколько она пропустила. 0,94 из 1,0 — отлично.
Доверяй, но проверяй :) Коллеги из лаборатории физики и гидрологии почв взяли на себя кропотливую часть работы — вручную оценили ответы модели на 83 статьях. 83 статьи × 58 вопросов — это тысячи суждений, каждое из которых требует реальной экспертизы: понять контекст, уловить нюансы, решить, засчитывать ответ или нет. Благодарим за сотрудничество!
Еще один результат: другая БЯМ может частично взять на себя роль эксперта при проверке. Gemini 2.5 Flash оценивала ответы почти так же, как живой специалист 📖
📈Что дальше?
Применение к полному архиву журнала «Почвоведение» (издается с 1899 года) даст данные о 13 600+ точках наблюдений — в 10 раз больше, чем крупнейшая международная база по почвам России. И это только один журнал!
Soldatkina M.A., Klyueva V.V., Timofeeva M.V., Kochneva M.A., Fomin D.S. Soil Data Extraction from Scientific Publications Using Large Language Models. Eurasian Soil Sc. 59, 90. 2026. https://doi.org/10.1134/S1064229325605529
#АгроДТ_публикует