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VizioMetrix, un motore di ricerca visiva per la letteratura scientifica

VizioMetrix

L’Università di Washington stava lavorando a un progetto che mostra l’importanza del contenuto visivo negli studi bibliometrici. Secondo il loro rapporto, sono stati trascurati perché difficili da analizzare, ma con le potenzialità del Machine Learning si aprono le porte a nuovi strumenti che consentono questo tipo di ricerca.

Per far funzionare le dinamiche di questa proposta, hanno utilizzato la visione artificiale per estrarre elementi visivi da milioni di documenti scientifici, per analizzarli e classificarli. Si tratta di un processo complesso che viene spiegato in dettaglio in questo rapporto e che consente di riconoscere cinque tipi di contenuto, come, ad esempio, grafici, fotografie, tabelle, tra gli altri.

Hanno analizzato quali tipi di elementi visivi sono più utilizzati, tenendo conto dei diversi criteri e del ruolo che svolgono nello sviluppo di idee complesse. Sebbene abbiano iniziato analizzando 8 milioni di immagini di documenti di ricerca biomedica presi da PubMed, prevedono di estenderli ad altre discipline.

Possiamo testare il potenziale di questo progetto a VizioMetrix. Non ci resta che inserire un termine scientifico e il motore di ricerca ci darà risultati diversi in base ai criteri che abbiamo selezionato.

Ciascuna delle immagini è accompagnata da un riepilogo, il collegamento al documento corrispondente e l’opzione per visualizzare le immagini correlate.

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