Newborn_Article_Impact_Predict

מה זה

אתם מזינים כותרת של מאמר אקדמי ומדביקים את התקציר שלו, בוחרים מודל מתוך תפריט נפתח, ומקבלים תחזית שמסודרת בטבלה. הממשק כולל דוגמאות מוכנות מראש ללחיצה, כך שלא חייבים להביא טקסט משלכם כדי לראות איך הפלט נראה.

מאחורי הקלעים הקוד מתבסס על סיווג רצפים באמצעות מודלים ייעודיים של היוצר, ssocean/NAIP או הגרסה השנייה שלו NAIPv2, ומשתמש בספריית peft ובטוקנייזרים של transformers. הטקסטים מוכנסים לתוך תבנית פרומפט קבועה, מנורמלים ועוברים ולידציה בסיסית בממשק לפני הניתוח.

מתאים ל

• הערכת טיוטת מאמר

  בדיקת פוטנציאל ההשפעה של כותרת ותקציר לפני שליחה לשיפוט.

• השוואת ניסוחים

  הרצת גרסאות שונות של תקציר כדי לראות אם שינוי הדגשים משפיע על התחזית.

• סינון ראשוני בסקירה

  הערכה מהירה של מאמרים חדשים שזה עתה יצאו לפי התקציר שלהם.

איפה זה נופל

ההערכה כולה מבוססת על טקסט בלבד, בלי לקחת בחשבון את המוניטין של כתב העת, המחברים, המוסד או תחום המחקר המדויק. תחזית ציטוטים שנשענת רק על ניסוח של כותרת ותקציר עלולה להטעות, ולא כדאי להסתמך עליה לקבלת החלטות על כיווני מחקר.

איך משתמשים

בוחרים את גרסת המודל הרצויה, מקלידים כותרת ותקציר, ומוודאים שתיבת הסטטוס מציגה שהקלט תקין. כפתור החיזוי נפתח ללחיצה רק אחרי שהטקסט עבר את הבדיקה הזאת. המערכת רצה על מעבד גרפי מסוג A10G דרך spaces, כך שהעיבוד עצמו אמור להסתיים תוך שניות ספורות, ללא צורך בהרשמה או התחברות.

הרישיון

הפרויקט מפורסם תחת רישיון cc-by-nc-4.0. מותר לבדוק אותו, לשתף ולהשתמש בתוצאות לצרכים אישיים ומחקריים, אבל אסור כל שימוש מסחרי במודלים או באפליקציה.

• שינוי הקוד
• חובת ייחוס
• שימוש מסחרי: לא

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗