Отчет об информационном поиске

Представленный отчет позволяет оценить информационную ситуацию по теме магистерской работы. Он является основным документальным подтверждением глубины и полноты информационного поиска, а также служит для фиксации текущей ситуации в исследуемой области.

Поиск выполнен с использованием четырех поисковых систем (Google, Яндекс, Bing, Meta). Результаты сведены в таблицу. Всего произведено 15 запросов, имеющих отношение к магистерской работе. Из них три запроса соответствует названию магистерской работы на трех языках, три запроса с ФИО руководителя, а также девять запросов с ключевыми понятиями по теме магистерской работы.

Ниже приведены две таблицы с отчетами о поиске, которые разделяет временной промежуток в два месяца, а также ряд диаграмм, которые позволяют сравнить основные изменения, произошедшие за этот период.

Отчет о поиске за 01.10.2018 г.

Строка поиска
На русском языке
Исследование разработки онтологического чатбота на базе глубинного обучения нейронных сетей	10 100	≈142 млн	0	1 120
Копытова Ольга Михайловна, ДонНТУ	3 995	≈79 млн	9	11
Онтологический чатбот	2 980	≈3 млн	4	1 070
Нейронные сети	900 тыс.	≈25 млн	73 600	720 тыс.
Глубинное обучение	2 млн 905 тыс.	≈43 млн	13 280	1 млн 125 тыс.
На украинском языке
Дослідження розробки онтологічного чатбота на базі глибинного навчання нейронних мереж	1 120	≈85 млн	0	140
Копитова Ольга Михайлівна, ДонНТУ	2 940	≈13,5 тыс.	2	9
Онтологічний чатбот	302	≈2,5 млн	1	49
Нейронні мережі	89 705	≈9 млн	6 100	45 600
Глибинне навчання	660 100	≈9 млн	4 900	318 тыс.
На английском языке
Research of the development of ontological chatbot based on in-depth learning of neural networks	40 100	≈191 млн	40	11 400
Kopytova Olga, DonNTU	1 150	≈19,5 тыс.	3	302
Ontological chatbot	63 560	≈1 млн	4 180	30 700
Neural networks	107 млн	≈24 млн	3 млн 920 тыс.	51 млн 120 тыс.
In-depth learning	724 млн	≈109 млн	4 млн 850 тыс.	351 млн

Отчет о поиске за 10.12.2018 г.

Строка поиска
На русском языке
Исследование разработки онтологического чатбота на базе глубинного обучения нейронных сетей	11 600	≈149 млн	0	2 170
Копытова Ольга Михайловна, ДонНТУ	4 340	≈83 млн	12	14
Онтологический чатбот	3 230	≈4 млн	3	1 250
Нейронные сети	1 млн 10 тыс.	≈28 млн	76 300	724 тыс.
Глубинное обучение	3 млн 260 тыс.	≈48 млн	16 500	1 млн 630 тыс.
На украинском языке
Дослідження розробки онтологічного чатбота на базі глибинного навчання нейронних мереж	1 390	≈87 млн	0	144
Копитова Ольга Михайлівна, ДонНТУ	3 030	≈15 тыс.	2	7
Онтологічний чатбот	317	≈3 млн	0	58
Нейронні мережі	92 600	≈10 млн	6 400	46 600
Глибинне навчання	665 000	≈11 млн	5 890	323 тыс.
На английском языке
Research of the development of ontological chatbot based on in-depth learning of neural networks	41 300	≈204 млн	45	12 900
Kopytova Olga, DonNTU	1 310	≈22 тыс.	2	361
Ontological chatbot	66 200	≈2 млн	4 680	35 300
Neural networks	119 млн	≈27 млн	4 млн 270 тыс.	54 млн 100 тыс.
In-depth learning	756 млн	≈117 млн	7 млн 990 тыс.	366 млн

Анализ результатов

Обработав данные и сравнив их, можно сделать вывод, что наилучшие результаты показали две поисковые системы Google и Yandex. Стоит отметить, что поисковая система Yandex, при большом числе найденных страниц, не дает возможности зафиксировать их точное количество, выдавая периодически сильно завышенные значения. Поэтому в таблице для Яндекса и приведены приблизительные значения, которые предоставляет данная система.

При сравнении и анализе результатов в отчетах о поиске, которые разделяют два месяца, необходимо отметить, что для всех поисковых запросов количество найденных страниц выросло, однако есть поисковые запросы, в которых количество найденных страниц уменьшилось. Изменения для каждого запроса в каждой из поисковых систем приведены на диаграммах ниже.

Из диаграммы можно сделать вывод о росте поисковой выдачи, но для некоторых запросов количество найденных страниц все же не изменилось. Представленные выше диаграммы также позволяют оценить изменения для каждого выполненного запроса.

В поисковых системах Google и Yandex количество результатов поисковой выдачи для всех запросов выросло за прошедшие два месяца. В поисковых системах Bing и Meta для некоторых запросов наблюдалось снижение количества результатов. Так, например, по запросу «Онтологический чатбот» поисковая система Bing в первый раз выдала 4 результата, во второй — 3. Также для запроса «Копитова Ольга Михайлівна, ДонНТУ» поисковой системой Meta в первый раз юыло найдено 9 страниц, а во второй — 7, что составляет снижение показателя на 22,2%.

В целом все поисковые системы находили большее количество страниц по запросам — ключевым словам, таким, как «Нейронные сети», «Глубинное обучение» и их эквивалентам на украинском и английском языках. Это связано с тем, что запрос по теме магистерской работы является более узкоспециализированным, а также с тем, что подобных научных работ и статей в Интернете довольно мало, что подтверждает новизну и актуальность дипломной работы.

Помимо этого, в ходе анализа полученных данных, было выявлено, что количество найденных поисковыми системами страниц резко возрастает для всех запросов при выполнении поиска на английском языке. Так, например, при втором поиске для запроса «Глубинное обучение» поисковой системой Google было найдено 3 млн 260 тыс. страниц, а для его эквивалента на английском языке («In-depth learning») — уже 756 млн страниц, что свидетельствует о росте на 23090%. Подобный скачок вызван тем, что используемая в дипломной работе технология глубинного обучения нейронных сетей наиболее широко используется и активно развивается в зарубежном сегменте разработки программного обеспечения. Также выявленный рост объясняется тем, что передовые технологические корпорации, использующие и развивающие вышеуказанную технологию, в основном, расположены в США и Европе, поэтому именно англоязычный сегмент Интернета может предоставить наибольшее количество материалов и документации по теме нейронных сетей и их обучения.

В результате проведенного исследования по оценке количественных данных, полученных по 15 запросам на трех языках в пяти популярных поисковых системах можно сделать вывод, что количество возвращаемых результатов в большинстве поисковых систем на протяжении исследуемого периода возросло, что говорит об активном развитии и росте использования нейросетевых технологий в среде разработки программного обеспечения. Это, в свою очередь, свидетельствует о том, что выбранная тема дипломной работы является достаточно акутальной и перспективной в разрезе современных компьютерных технологий.