Deep Kayal

Engenheiro de Aprendizado de Máquina

"Os dados que temos na Elsevier são minas de ouro de informação para muitas coisas interessantes e inteligentes."

Deep Kayal

Para mim, a linguagem natural (processamento) representa atualmente a linha de frente do aprendizado de máquina. O processamento de texto é difícil porque não é contínuo e é subjetivo: palavras significam coisas diferentes para pessoas diferentes. Mas é exatamente isso que faz com que seja divertido. Por exemplo, desenvolvemos uma função que separa o tópico de um artigo com base em seu conteúdo para que possamos fazer análises de larga escala sobre os tópicos mais citados – e que, portanto, podem ser considerados como uma tendência. Essa função ajuda os pesquisadores a decidir em quais pontos concentrar o foco de suas pesquisas, os órgãos financiadores a decidir em quais pesquisas investir dinheiro e os editores a decidir em quais revistas científicas os artigos serão publicados.

Os dados que temos na Elsevier são minas de ouro de informação para muitas coisas interessantes e inteligentes. O fato de sermos proprietários desses dados e, portanto, podermos garantir a qualidade deles, é o que nos diferencia.

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Deep Kayal é engenheiro de aprendizado de máquina da equipe de conteúdo e inovação da Elsevier e trabalha na extração automática de dados de artigos de pesquisas de vários produtos da Elsevier.

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