Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Digital history and artificial intelligence: perspectives and risks of pretrained language models

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3AKTC3YKGY" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:KTC3YKGY - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://elar.rsvpu.ru/handle/123456789/41610" target="_blank" >https://elar.rsvpu.ru/handle/123456789/41610</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.17853/2587-6910-2022-05-53-57" target="_blank" >10.17853/2587-6910-2022-05-53-57</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    ruština

  • Název v původním jazyce

    Цифровая история и искусственный интеллект: перспективы и риски применения больших языковых моделей

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Анализируется опыт создания языковых моделей на основе трансформеров для исторических языков, поскольку текстовые данные являются базой для большинства исторических исследований, что делает особенно значимым для развитие методов и технологий обработки естественного языка исторической науки. Рассмотрены возможные риски и перспективы внедрения подобных языковых моделей.

  • Název v anglickém jazyce

    Digital history and artificial intelligence: perspectives and risks of pretrained language models

  • Popis výsledku anglicky

    Textual data is the basis for most of historical researches. This circumstance makes the development of methods and technologies of natural language processing especially significant for historical science. In recent years, deep learning methods have dominated the field of natural language processing. Many variants of large pre-trained language models have emerged. This article analyzes the experience of creating language models based on transformers for historical languages. Possible risks and prospects for their implementation are considered.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Новые информационные технологии в образовании и науке

  • ISSN

    2587-6910

  • e-ISSN

    1660-4601

  • Svazek periodika

    5

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2022

  • Stát vydavatele periodika

    RU - Ruská federace

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    53-57

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus