| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Коршов, М. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-22T08:52:54Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-22T08:52:54Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Коршов, М. И. Семантический поиск и подбор книг с помощью интегрированного ИИ-ассистента = Semantic search and book selection using an integrated AI assistant / М. И. Коршов // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 874–876. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64832 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассматривается проблема семантического разрыва в электронных книжных каталогах, из-за которой традиционные поисковые алгоритмы не справляются с ассоциативными запросами пользователей. В качестве решения была предложена модель интеллектуального поиска, объединяющая векторное представление данных и диалогового ИИ-ассистента. Было выявлено, что такой подход позволяет системе перейти от лексического сопоставления слов к глубокому пониманию контекста, что, в свою очередь, избавляет пользователя от необходимости знать точные метаданные книги и существенно повышает релевантность рекомендаций. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | семантический поиск | en_US |
| dc.subject | ИИ-ассистенты | en_US |
| dc.subject | семантический разрыв | en_US |
| dc.subject | векторный поиск | en_US |
| dc.subject | электронные каталоги | en_US |
| dc.subject | искусственный интеллект | en_US |
| dc.title | Семантический поиск и подбор книг с помощью интегрированного ИИ-ассистента | en_US |
| dc.title.alternative | Semantic search and book selection using an integrated AI assistant | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The article addresses the problem of the semantic gap in electronic book catalogs, which prevents traditional search algorithms from effectively processing associative user queries. As a solution, an intelligent search model combining vector data representation and a conversational AI assistant is proposed. It was found that this approach enables the system to transition from lexical word matching to deep context understanding, which, in turn, relieves the user from needing exact book metadata and significantly improves search relevance. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
