Оркестрация методов анализа научных данных в процессах рецензирования

Main Article Content

Ольга Муратовна Атаева
Наталия Павловна Тучкова

Аннотация

Исследована проблема сочетания методов в задаче семантического анализа научных данных и публикаций при рецензировании. На разных этапах обработки данных в системе SciLibRu использованы различные методы, построена многоуровневая онтология, наполнен граф знаний, что приводит к формированию новой структуры данных, отличной от исходной. Каждый метод по отдельности приобретает свое назначение в такой системе, при этом в совокупности их сочетание приводит к возникновению новых свойств, которые стали предметом настоящих исследований. Приведен пример автоматического агента рецензирования с объяснимым результатом.

Article Details

Как цитировать
Атаева, О. М., и Н. П. Тучкова. «Оркестрация методов анализа научных данных в процессах рецензирования». Электронные библиотеки, т. 29, вып. 3, июнь 2026 г., сс. 655-80, doi:10.26907/1562-5419-2026-29-3-655-680.

Библиографические ссылки

1. PRISM. https://openai.com/ru-RU/prism/ (date accessed: 14.04.2026).
2. DoTrace. https://www.domate.ru/dotrace_platform (date accessed: 14.04.2026).
3. Kubo R. Thermodynamics: An advanced course with problems and solutions. Amsterdam: North-Holland Publ. Co.; N.Y.: John Wiley and Sons, Inc., 1968. 300 p.
4. A Unified Framework for Self-Organizing Intelligence: A Synthesis of Computational Autopoiesis, Category Theory, and Iterative Concept-Abstraction Cycles. Academia.edu. SSRN. 2025. https://www.academia.edu/143199301/ (date accessed: 14.04.2026).
5. Tallam K. From Autonomous Agents to Integrated Systems, A New Paradigm: Orchestrated Distributed Intelligence // arXiv:2503.13754. 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.13754
6. Bian H. LLM-empowered knowledge graph construction: A survey // arXiv:2510.20345. 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.20345
7. Zabihi P., Nawara D., Ibrahim A., Kashef R. Analyzing Bias in LLM-Augmented Knowledge Graph Systems: Taxonomy, Interaction Mechanisms, and Evaluation // Applied Sciences. 2026. Vol. 16, No. 7. Art. 3410. https://doi.org/10.3390/app16073410
8. Schintke F. et al. Validity constraints for data analysis workflows // Future Generation Computer Systems, 2024. Vol. 157. P. 82–97. https://doi.org/10.1016/j.future.2024.03.037
9. Ataeva O.M., Serebraykov V.A., Tuchkova N.P. Approaches to the organization of mathematical knowledge when forming subject thesauruses of various mathematics domains // CEUR Workshop Proc. 2018. Vol. 2260. P. 42–54. https://doi.org/10.20948/abrau-2018-66
10. Ataeva O.M., Serebryakov V.A., Tuchkova N.P. Ontological approach to a knowledge graph construction in a semantic library // Lobachevskii J. Math. 2023. Vol. 44, No. 6. P. 2229–2239. https://doi.org/10.1134/s1995080223060471
11. Ataeva O.M., Tuchkova N.P., Teymurazov K.B. et al. SciLibRu, the Library of Scientific Subject Domains // Autom. Doc. Math. Linguist. 2025. Vol. 59 (Suppl 6). P. S505–S512. https://doi.org/10.3103/S000510552570147X
12. Kobuk M.G., Ataeva О.М. Formation of structured representations of scientific journals for integration into a knowledge graph and semantic search // Highly Available Systems. 2026. Vol. 22 (1). P. 90−94 (in Russian). https://doi.org/10.18127/j20729472-202601-18
13. Khalov A.P., Ataeva O.M., Tuchkova N.P. Creating a multimodal dataset for the SciLibRu semantic library using a language model // Pattern Recognit. Image Anal. 2026. 36. (In press).
14. Strebkov I.D. Metric tools for analyzing the knowledge graph of subject areas in a semantic library // Highly Available Systems. 2026. 2026. Vol. 22 (1). P. 95−98 (in Russian). https://doi.org/10.18127/j20729472-202601-19
15. Khalov A.P., Ataeva O.M., Tuchkova N.P. От синтаксиса к семантике: онтология формализации научного знания SciLib // Highly Available Systems. 2026. Vol. 22 (1). P. 65−70. https://doi.org/10.18127/j20729472-202601-13
16. Ying H. et al. Lean Workbook: A large-scale Lean problem set formalized from natural language math problems // arXiv:2406.03847. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.03847
17. Peroni S., Shotton D. The SPAR Ontologies // Proc. 17th Int. Semantic Web Conf. (ISWC 2018). Springer, 2018. P. 119–136.
18. Brack A. et al. Requirements Analysis for an Open Research Knowledge Graph // arXiv:2005.10334. 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.10334
19. David C. et al. Publishing Math Lecture Notes as Linked Data // Proc. CICM 2010. Springer, 2010. P. 370–375.
20. Nevzorova O., Zhiltsov N., Kirillovich A., Lipachev E. OntoMathPRO Ontology: A Linked Data Hub for Mathematics // Communications in Computer and Information Science. Springer, Cham, 2014. Vol. 468. P. 105–119. https://doi.org/10.1007/978-3-319-11716-4_9
21. Masterman T., Besen, S., Sawtell M., Chao A. The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey // arXiv:2404.11584. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.11584
22. Ataeva O.M., Tuchkova N.P. Orchestration of semantic analysis methods // Highly Available Systems. 2026. Vol. 22 (1). P. 99−104. https://doi.org/10.18127/j20729472-202601-20 (in Russian)
23. Matematicheskaya enciklopediya. V 5 tomah. Gl. red. I. M. Vinogradov M. Sovetskaya enciklopediya (1977–1985) (in Russian).
24. Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent systems: algorithmic, game-theoretic, and logical foundations. Cambridge University Press; 2008. 532 p.
25. Anderson K. 73 etapa raboty nad nauchnym zhurnalom // Nauchnaya periodika: problemy i resheniya. 2014. T. 5 (23). S. 4–10 (in Russian).
https://cyberleninka.ru/article/n/73-etapa-raboty-nad-nauchnym-zhurnalom (date accessed: 14.04.2026)
26. Naddaf M. AI is transforming peer review – and many scientists are worried// Nature. 2025. Vol. 639. P. 853–854. https://doi.org/10.1038/d41586-025-00894-7
27. Farber S. Comparing human and AI expertise in the academic peer review process: towards a hybrid approach // Higher Education Research and Development. 2025. Vol. 44 (4). P. 871–885. https://doi.org/10.1080/07294360.2024.2445575


Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

<< < 1 2 3