Аннотация: Аннотирование информационных ресурсов с помощью средств платформы XML является в настоящее время актуальной задачей. Формирование баз знаний, в основе которых лежат формализованные утверждения, позволяет обрабатывать содержание информационных ресурсов, расположенных на многочисленных сайтах, с помощью машины вывода. В нашей работе описан подход к формированию аннотаций для информационных ресурсов по молекулярной спектроскопии.
В работе дано краткое описание используемых структур данных и метаданных. Представлен подход к формированию онтологий для создания базы знаний в этой предметной области.

Аннотация:

Описана разработка на основе методов машинного обучения приложения для автоматического аннотирования веб-страниц по стандарту Microdata с возможностью расширения для других стандартов и с внедрением данных в JSX-файлы. Собраны и подготовлены датасеты для обучения моделей Machine Learning (ML). Собраны и проанализированы метрики модели ML.

Аннотация:

Дан обзор существующих решений по семантическому анализу математических документов, а также описан метод автоматического семантического анализа документов, представленных в формате PDF. Разработанный метод позволяет выделять математические формулы внутри документа, анализировать их структуру, выполнять поиск локальных переменных формулы и их определений в документе, а также связывать переменные формулы и понятия из онтологии. Преимуществом разработанного метода перед другими существующими является независимость от разметки исходного PDF-документа, что расширяет область применения метода. Приведены оценки полноты, точности и F-меры для алгоритмов поиска переменных и связывания локальных переменных с формулами. Полученная семантическая разметка документа позволяет создавать коллекции документов, пригодных для сервиса семантического поиска формул, который является одним из сервисов цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.