Прочитать научную статью - одно дело, а разобраться в данных, на которых она основана, - совсем другое. Даже если наборы данных открыты, для ответа на дополнительный вопрос часто нужно скачивать файлы, разбираться в их структуре и писать код. Исследователи из TIB (Leibniz Information Centre for Science and Technology) предложили инструмент, который позволяет задавать вопросы к исследовательским данным на обычном языке. Работа представлена на конференции JCDL (Joint Conference on Digital Libraries) 2026 и опубликована в её трудах.

Инструмент создали Хади Гаеми, Закие Ализадехсани и Маркус Стокер. Он опирается на TIB Knowledge Loom - открытую цифровую библиотеку, которая связывает научные утверждения с подтверждающими данными, кодом и методами. Новинка позволяет задавать вопросы к этим данным через интерфейс "вопрос - ответ" на естественном языке.

Пользователь может захотеть воспроизвести опубликованный результат, сравнить группы внутри набора данных или изучить тенденцию, о которой в статье не говорилось. Система на основе искусственного интеллекта (ИИ - здесь: программа, которая переводит вопрос в запрос к базе данных) преобразует вопрос в запрос, выполняет его и возвращает таблицу. При необходимости результат можно увидеть в виде графика. Кроме того, пользователь может посмотреть сам сгенерированный запрос и понять, как получился ответ.

Главная трудность для ИИ - обратиться к нужным данным. В ходе тестирования исследователи выяснили: если привязать каждый вопрос к набору данных, связанному с конкретным научным выводом, это устраняет ошибки из-за обращения к неправильному набору и повышает точность ответов. Однако даже правильная привязка не гарантирует достоверности. Основной сценарий работы дал верные ответы лишь примерно на 62-67% вопросов. Этот результат показывает, что упрощение доступа к данным перспективно, но пользователям по-прежнему нужно проверять, отвечает ли анализ на их научный вопрос.

Для исследователей практическая польза очевидна: когда научные выводы связаны с подтверждающими данными, можно изучать различия, сравнивать наблюдения и искать тенденции с помощью вопросов на обычном языке. Поскольку инструмент показывает автоматически созданный запрос к базе данных, пользователь может проверить, как получен ответ, - это способствует прозрачности и воспроизводимости.

Источник: Tech Xplore