Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2022 г., Рязань)"
Авторы:Шарнин М.М.
Прогнозирование и визуализация актуальных тем исследований в области социальной и когнитивной робототехники
Аннотация:
В данной статье представлены результаты метода, предназначенного для реализации визуализации долгосрочного прогнозирования актуальных тем исследований в области социальной и когнитивной робототехники. Среди слов, входящих в названия научных статей, были выявлены содержательные темы. Долговечность тренда роста цитируемости была целью алгоритма машинного обучения CatBoost. Мы провели эксперименты на наборе данных, включающем 5 миллионов научных публикаций, чтобы продемонстрировать эффективность предложенной модели. Точность 5-летних прогнозов для ряда экспериментов составила около 60%. Актуальные темы строятся из трендовых ключевых слов, расположенных близко в семантическом векторном пространстве. Определены следующие актуальные темы в области социальной и когнитивной робототехники: распознавание, глубокое обучение, вовлеченность, расстройство, разговор, когнитивные вычисления, внимание, роботизированная платформа. Популярные ключевые слова и темы визуализируются на семантической карте, построенной с использованием метода t-SNE. Визуализация помогает увидеть общую картину, определить перспективные направления, понять актуальные темы и выявить связанные ключевые слова.
Ключевые слова:
Когнитивная робототехника, социальная робототехника, визуализация, долгосрочное прогнозирование, актуальные темы исследований, проверенная точность прогнозов, CatBoost, научная библиография, большие данные
Язык публикации: английский, страниц:7 (с. 1123-1129)
