הכירו את ליאת שיף

כמות המידע שקיימת כיום היא עצומה, וקשה עד בלתי אפשרי אפילו לחוקרים מובילים, להכיר את כל המידע בתחום התמחותם. לכן בשנים האחרונות פותחו מודלים חישוביים המאפשרים סיכום אוטומטי של טקסט הכולל מסמך אחד או יותר. הכירו את ליאת שיף, סטודנטית לתואר שני במחלקה למדעי המחשב במסלול בינה מלאכותית עם התמחות בעיבוד שפה טבעית, שמחקרה מתמקד בנושא הסיכום האוטומטי של טקסט. 

"אני עובדת על אחד מהאתגרים הרבים הקיימים בסיכום האוטומטי, והוא התאמה של הסיכום להיבט הספציפי של המידע הדרוש לקורא. למשל, בעת מינויו של של שר חינוך נהיה מעוניינים על סמך כל הפרסומים הנוגעים אליו, לקבל סיכום לגבי פעילותו ודעותיו בתחום החינוך, לעומת זאת עבור שר אוצר נהיה מעוניינים בסיכום הנוגע לתפיסתו הכלכלית".

ליאת אומרת כי במסגרת המחקר היא נתקלת באתגרים מהותיים כמו לגרום למחשב להבחין בין פרטי מידע חשובים לזניחים, ליצור טקסט תקין ובעל מבנה הגיוני ולזהות התייחסויות שונות לאותו אובייקט "למשל, כיום בארצות הברית המילה "ביידן" שקולה במשמעותה למילה "הנשיא".

ליאת אינה חוששת כי תוצאות מחקרה יובילו לכך שאנשים יחדלו מלקרוא ויסתמכו רק על המחשב. "המידע הזמין לנו, רב מכדי שנספיק לקרוא את כולו. ובניגוד לקריאה לשם הנאה שאז אנו קוראים את כל הספר, בקריאה מוכוונת מטרה בזמן קצוב, נרצה לעבור על כל המידע הרלוונטי ובאופן היעיל ביותר. אפשר לראות בסיכום ככלי עזר לניווט בין הררי המידע".

לדבריה של שיף למידת מכונה בכלל וניתוח שפה טבעית בפרט, מובילים מהפכה טכנולוגית של ממש, ומיצרים פריצות דרך בתחומים רבים, מחיזוי שווקי מסחר ועד שיפור דרכי טיפול ותרופות. "יש סיפוק בידיעה שתוכלי להשפיע על תחום למידת מכונה על ידי מחקר ויישומים, ולהנגיש מידע ותובנות לציבור הרחב. אני נהנית מהדרך גם כשהיא קשה, משיתוף הפעולה עם חוקרים אחרים ובמיוחד בצוות המחקר שלי, להציב לעצמי יעדים חדשים בלי לחשוש וכמובן מתחושת הגאווה וההתקדמות על כל אתגר שנפתר".

רוצים לדעת עוד על תוכניות הלימודים במחלקה למדעי המחשב? היכנסו