ТОП-5 нейросетей для создания списка литературы по ГОСТу

Составление списка литературы — задача не сложная, но невероятно монотонная. Правильно оформить выходные данные, расположить источники в нужном порядке, проверить каждую запятую и тире. Легко ошибиться, и работа пойдёт насмарку. Эту утомительную рутину можно переложить на нейросети. Протестировали популярные сервисы и составили топ-5 ИИ, которые лучше всех справились с задачей.

Как нейросети помогают оформлять библиографию

Искусственный интеллект подходит к составлению списка литературы как библиотекарь: анализирует данные об источниках и структурирует согласно указанным правилам. Нейросеть «понимает» логику ГОСТа и других стандартов, поэтому может правильно расставить элементы библиографического описания в нужной последовательности.

Задачи, с которыми помогает нейросеть для оформления списка литературы по ГОСТу:

• Структурирование данных. ИИ берёт «сырую» информацию об источнике (автор, название, год) и расставляет по местам согласно требованиям стандарта. Знает, где поставить точку, где тире, а где скобки.
• Сортировка источников. Может расположить литературу в алфавитном порядке, по годам публикации или другим критериям. Учитывает особенности сортировки для русских и иностранных публикаций.
• Форматирование разных типов источников. Книги, статьи, диссертации, интернет-ресурсы — у каждого типа свои особенности оформления. Нейросеть для списка литературы по ГОСТу знает эти различия и применяет соответствующие правила.
• Работа с несколькими стандартами. Помимо российского ГОСТа, ИИ может оформлять библиографию по APA или другим стандартам. Даже если нужно создать нетипичный список, требования можно прописать в промпте.

Искусственный интеллект работает с той информацией, которую вы предоставили. Если данные неполные или содержат ошибки, результат будет соответствующим. Поэтому подбор источников должен делать человек.

На практике использование ИИ помогает серьёзно сэкономить время. То, что раньше занимало часы, теперь делается за минуты. Главное преимущество — вы избавляетесь от монотонной технической работы и можете сосредоточиться на содержательной части исследования.

ТОП-5 нейросетей для создания списка литературы

Чтобы объективно оценить ИИ-помощников, мы подготовили тестовое задание. Взяли список источников и попросили каждую нейросеть для списка литературы онлайн привести его в соответствие с ГОСТ Р 7.0.100-2018.

Тестовый промпт:

1. «Оформи следующий список литературы по ГОСТ Р 7.0.100-2018:
2. Барсуков Н.П. Цитология, гистология, эмбриология, учебное пособие, СПб, Лань, 2019, 248 стр
3. Низкий С.Е., Муратов А.А. Залежные земли Амурской области: сукцессии и ресурсы, монография, Благовещенск, 2016
4. Малкова Н.Н. „Биология с основами экологии. Тестовые задания“, часть 1, Благовещенск, 2017, http://irbis.dalgau.ru/DigitalLibrary/UMM_vo/221.pdf

Земельный кодекс РФ, федеральный закон от 25.10.2001 № 136-ФЗ, Собрание законодательства РФ, 2001, № 44»

Теперь посмотрим, как с этой задачей справились популярные нейросети.

1. GigaChat

Российская мультимодальная модель от Сбера, которая обучалась на русскоязычных текстах и понимает специфику отечественных стандартов. Система разрабатывалась с учётом потребностей российских пользователей, поэтому эффективно справляется с задачами, связанными с локальными стандартами.

GigaChat корректно работает с транслитерацией, знает особенности оформления диссертаций и правовых документов, понимает структуру российских издательств и журналов. Эта нейросеть для генерации списка литературы бесплатная, поэтому подойдёт даже для школьников и студентов. VPN не нужен.

GigaChat показал отличный результат и справился с задачей. Правильно оформил все элементы библиографического описания: корректно расставил знаки препинания, использовал правильные сокращения (СПб. вместо Санкт-Петербург), точно структурировал электронный ресурс с указанием «Режим доступа», грамотно обработал правовой документ с сокращением «федер. закон». Единственное отличие от эталона — отсутствие издательства во втором источнике. Его не было в вводных данных, но ИИ не стал выдумывать недостоверные факты ― это плюс.

2. ChatGPT

Нейросеть от OpenAI умеет работать с широким спектром задач, включая оформление библиографии. Система обучалась на массиве международных текстов и знает множество стандартов цитирования из разных стран.

Преимущество ChatGPT — универсальность и стабильное качество результатов. Минус — периодически путается в нюансах российского ГОСТа, особенно в оформлении правовых документов и электронных ресурсов. Для работы нужен VPN.

ChatGPT в целом справился, но есть ошибки. ИИ добавил излишнее обозначение «[Электронный ресурс]» для веб-источника, что не требуется по ГОСТ Р 7.0.100-2018, и автоматически проставил текущую дату обращения там, где её не было в исходных данных. В остальном оформление корректное, включая правильную структуру и пунктуацию.

3. Claude

Модель от Anthropic позиционируется как нейросеть с высокой внимательностью к деталям. Система хорошо работает с техническими текстами и документами, что полезно при библиографическом оформлении.

Сильные стороны Claude — аккуратность в работе с пунктуацией и форматированием, логичный подход к структурированию информации, редкие ошибки. Может адаптироваться под конкретные требования после обучения на примерах. Минус ― не всегда верная интерпретация неоднозначных случаев. Также требуется VPN.

Claude продемонстрировал смешанные результаты с техническими недочётами. Использовал устаревшие обозначения «[б. и.]» (без издательства) и «[б. с.]» (без страниц), которые не применяются в современном ГОСТе, неправильно оформил электронный ресурс (URL вместо «Режим доступа»), но в целом структура библиографического описания соблюдена.

4. Gemini

Модель от Google использует поисковые возможности компании для работы с информацией. Это даёт ей преимущества при неполных или неточных библиографических данных.

Плюсы Gemini — работа с веб-ресурсами и онлайн-публикациями, быстрая обработка больших списков литературы. Интеграция с Google Scholar может быть полезна для академических работ. Минусы — фокус на международных стандартах больше, чем на российских ГОСТах, иногда добавляет лишнюю информацию. Для доступа нужен VPN.

Gemini показал средний результат с организационными проблемами. Самовольно изменил порядок публикаций на алфавитный, хотя это не требовалось в задании, пропустил автора в первом источнике, но в остальном оформление корректное. Правильно использовал сокращения и структурировал элементы описания.

5. Perplexity

ИИ-помощник, который специализируется на поиске и анализе информации из надёжных источников. Система построена на принципе проверяемости данных и работы с академической литературой, что делает её интересной для библиографических задач.

Преимущества Perplexity — проверка актуальности ссылок, работа с академическими базами данных. Может предложить дополнительную релевантную литературу по теме исследования. Недостатки — больше заточена под поиск источников, чем под техническое оформление. Работает без VPN.

ИИ для оформления списка литературы по ГОСТу справился с задачей. Единственное замечание ― не проставил дату обращения к электронному ресурсу, сообщив, что может помочь её добавить. В остальном оформление соответствует стандарту, включая правильную структуру и сокращения.

Пошаговая инструкция: как создать список литературы с ИИ

Качество результата напрямую зависит от того, как вы подготовите исходные данные и сформулируете запрос. Вот пошаговая инструкция, как сделать всё правильно.

Шаг 1. Соберите информацию

Подготовьте сведения обо всех источниках, которые планируете включить в свой проект. Для каждого понадобятся: автор (или несколько), название, место издания, издательство, год публикации, количество страниц. Для журналов дополнительно укажите номер выпуска и страницы статьи. Для сайтов — URL и дату обращения.

Не переживайте, если данные оформлены неправильно. Главное ― собрать максимум доступной информации. AI структурирует всё как нужно.

Шаг 2. Составьте промпт для нейросети

Начните запрос с чёткого указания задачи и стандарта: «Оформи следующий список литературы по ГОСТ Р 7.0.100-2018». Если требуется, можете задать другие правила оформления.

Сразу укажите порядок сортировки, если он важен: «в алфавитном порядке» или «сохрани исходную последовательность». Если в учебном заведении есть специфические требования, упомяните их тоже. Например, «электронные ресурсы в конце отдельным блоком» или «используй сокращение СПб. вместо Санкт-Петербург».

Далее перечислите все источники в любом удобном формате.

Шаг 3. Проверьте и откорректируйте результат

Сверьте готовый список с исходными данными. Убедитесь, что авторы указаны правильно, названия не искажены, годы публикации соответствуют действительности. Для электронных ресурсов проверьте корректность URL и дат обращения.

Если обнаружили ошибки, не обязательно переделывать список самостоятельно. Укажите нейросети на недочёты, попросите их изменить. Можно дать ИИ образец, если он есть, и попросить проверить ваш на соответствие шаблону.

Примеры оформления списка литературы для разных документов

Требования к библиографическому описанию зависят от типа научной работы. Лучше руководствоваться методическими рекомендациями вашего учебного заведения. Обычно их можно получить на кафедре или найти на официальном сайте вуза.

Вот небольшая выдержка из стандартного списка литературы, показывающая, как он может выглядеть:

1. Петрова, Л. Н. Инновационные методы в образовательном процессе / Л. Н. Петрова, Т. Н. Сидорова // Современное образование: опыт, перспективы, вызовы : материалы всерос. конф. с междунар. участием (Москва, 20 октября 2022 г.). — Москва : Изд-во МГУ, 2022. — С. 134-140.
2. Применение биотехнологий в сельском хозяйстве / Р. Л. Козлов, Е. М. Федорова, О. А. Михайлов, Ю. А. Волков // Проблемы агротехнологий и биологии растений : сб. науч. тр. — Воронеж : Изд-во ВГАУ, 2023. — Вып. 32. — С. 85-92.
3. Смирнов, А. И. Эффективность цифровых технологий в животноводстве / А. И. Смирнов, Т. Е. Кузнецова // 4. Техника и технологии АПК. — 2023. — № 5. — С. 28-35.

Теперь рассмотрим особенности оформления для разных типов работ.

Курсовая работа или реферат обычно содержат 10-20 источников. Преобладают учебники и справочники, научных статей меньше. Структура списка простая, без деления на тематические разделы.

Дипломная работа содержит более обширную библиографию ― 30-50 источников. Обязательно включение современных публикаций. Часто практикуется деление списка на разделы: монографии, статьи, нормативные документы, электронные ресурсы.

Научная статья обычно содержит до 15-25 источников. В основном ― статьи из рецензируемых научных журналов, много зарубежных источников, часто есть требования к актуальности публикаций. Учебники практически не используются.

Диссертация предполагает самую обширную библиографию, 100 и более источников с делением на тематические разделы. Включаются архивные материалы, нормативные акты, зарубежная литература. Важен хронологический охват проблемы и наличие различных типов публикаций.

При работе с ии для создания списка литературы укажите тип вашей работы в промпте. Это поможет AI лучше структурировать результат.

FAQ