Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

В данном разделе описываются этапы разработки алгоритма для автоматизированного подбора литературных источников. Раскрываются ключевые этапы: от определения параметров поиска до применения технологий NLP для обработки запросов.

Раздел предоставляет информацию о тестировании разработанного алгоритма на реальных данных о литературе. Описываются методики тестирования, критерии оценки качества результатов и примеры полученных рекомендаций.

Данный раздел сосредоточен на анализе результатов тестирования алгоритма по подбору литературы. Сравниваются рекомендованные источники с необходимыми требованиям исследования. Оценивается эффективность работы системы на основе полученных ответов.

В этом разделе формулируются рекомендации по улучшению качества подбора литературных источников. Основное внимание уделяется важности обновлений моделей нейросетей и регулярного пересмотра алгоритмов на основе текущих данных и трендов в научной информации.

В данном разделе рассматривается практическое применение разработанного инструмента в образовательной среде: как студенты могут использовать его для написания курсовых работ или дипломов, а также как преподаватели могут внедрять его в учебный процесс для повышения эффективности обучения.

В заключительном разделе обсуждаются перспективы развития технологий автоматизированного подбора литературы: какие новшества ждут данную область с учетом роста объемов данных и улучшений в области искусственного интеллекта.

В данном разделе рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются студенты и исследователи при подборе литературы для научных работ. Поясняется, почему традиционные методы поиска неудовлетворительны и как нейросети помогают решить эти вопросы. Также обсуждается актуальность темы в свете растущих объемов научной информации.

В этом разделе проводится обзор существующих методов и систем подбора научной литературы, начиная от ручных библиотечных ресурсов до автоматизированных инструментов поиска. Обсуждаются их плюсы и минусы, подчеркивая недостатки традиционных методов и необходимость инновационных решений.

Раздел посвящен технологиям обработки естественного языка, включая методы машинного обучения и нейронные сети, используемые для анализа текстов и формирования рекомендаций по литературе. Обсуждаются алгоритмы, которые позволяют системе понимать смысл текстов и извлекать релевантную информацию.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.