English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

На текущий момент вопросно-ответный поиск по базам знаний является активно развивающейся областью. Новые подходы демонстрируют стабильное повышение качества, однако такое развитие было бы невозможно без разработки наборов данных, позволяющих обучать модели, измерять их качество и ставить все более сложные задачи. К сожалению, все существующие наборы данных содержат вопросы только на английском языке, что ограничивает исследования в этой области для других языков. Мы хотим заполнить этот пробел, разработав набор данных для оценки методов вопросно-ответного поиска по базам знаний на русском языке. В данной работе описывается способ создания такого набора данных с помощью краудсорсинга , одним из ключевых этапов которого является выделение в текстах вопросов и ответов упоминаний сущностей и их сопоставление с сущностями базы знаний. Разработанный нами алгоритм позволяет строить списки таких возможных упоминаний и находить правильную сущность в 95% случаев. При этом алгоритм автоматически связывает фрагменты текста с сущностями базы знаний Wikidata . Полученные списки в дальнейшем будут использованы для получения разметки вопросов и ответов, необходимой для создания нового набора данных.

Подготовка набора данных для вопросно-ответного поиска по базе знаний. Первый этап: сопоставление сущностей