Аннотация:

Классификация документов с присвоением кодов-классификаторов является традиционным способом систематизации и поиска документов по определенной тематике. Универсальная десятичная классификация (УДК) лежит в основе систематизации знаний, представленных в библиотеках, базах данных и других хранилищах информации. В России УДК является обязательным реквизитом всей книжной продукции и информации по естественным и техническим наукам. Выбор классификационных кодов связан с анализом структуры дерева классификатора и традиционно выполняется автором научной статьи.

В настоящей работе предложено решение задачи автоматизации подбора классификационного кода УДК для математической статьи на основе специального ресурса – онтологии OntoMath^PRO профессиональной математики, разработанной в Казанском федеральном университете. Подходом к решению задачи автоматизации является создание «кодовых карт» для каждого классифицирующего кода в дереве УДК в области математики. Под «кодовой картой» понимается взвешенный набор всех математических именованных сущностей, извлеченных с помощью онтологии OntoMath^PRO из коллекции статей с заданным кодом УДК. Создание «кодовых карт» основано на гипотезе о том, что выбор кода УДК обуславливается определённым набором классифицирующих признаков, которые можно представить классами из онтологии OntoMath^PRO. Предложенная гипотеза проверена и подтверждена: проверка гипотезы проведена на коллекции математических статей, опубликованных в журнале «Известия ВУЗов. Математика» в течение 1999–2009 гг.

Аннотация:

Использование методов автоматической обработки текстов, в том числе методов классификации полнотекстовых описаний, позволяет достичь существенного снижения трудозатрат при обработке экспериментальных данных. В настоящей работе рассмотрено применение метода автоматической классификации текстов в области обработки и классификации элементов керна и определения литофаций. Литофациями называют одновозрастные геологические тела (отложения), которые по своему составу или строению отличаются от соседних слоев.

При проведении оценки нефтегазового потенциала месторождений требуется выполнять построение карт и схем распространения литофаций. Для этого необходимо осуществить классификацию большого количества полнотекстовых описаний участков керна, выполненных специалистами. Алгоритм, представленный в статье, позволяет на основе заданных правил и словарей провести классификацию с учетом порядка и значимости ключевых слов в предложениях. Преимуществами такого подхода являются возможность различать близкие литофации, возможность использования архивных данных, простота настройки на новые классы, адаптация к русскоязычным описаниям кернов и возможность локального использования без необходимости передавать описания кернов сторонним приложениям.

Аннотация:

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.

Аннотация:

Исследована задача построения отображения между спайковой активностью сверточной спайковой нейронной сети и классом входного изображения. Такая задача появляется после обучения сети без учителя: сверточный слой формирует событийное представление изображения, но сама сеть не содержит готового механизма выдачи метки класса. В работе проведена проверка, насколько информативны счетчики спайков сверточного слоя после обучения по правилу STDP (пластичность, зависящая от времени возникновения импульсов, – биологически правдоподобное правило обучения для импульсных (спайковых) нейронных сетей), и оценено качество линейного считывающего классификатора при увеличении числа обучающих предъявлений.

Эксперименты проведены на наборе MNIST – стандартном наборе изображений рукописных цифр. Использована однослойная архитектура: один сверточный слой с 32 картами признаков, ядром 5 × 5 и выходной размерностью 32 × 24 × 24, что соответствует 18432 нейронам LIF (модель «интегратор с утечкой и порогом»). Входные изображения кодировались детерминированным пуассоновским кодировщиком; мультипликатор пуассоновского кодирования был равен 0.006. Длительность предъявления (время демонстрации объекта сети) составляла 100 тактов. Обучение выполнялось по правилу STDP с нуля, без возобновления из ранее сохраненного состояния. Для оценки использовался протокол сбора счетчиков спайков на 10000 обучающих и 10000 тестовых изображениях.

В основном эксперименте при 15000 обучающих предъявлениях STDP достигнута точность 0.8883. Базовый способ по карте меток, близкий к методу Diehl и Cook, в той же конфигурации дал около 0,48. Покрытие калиброванной карты меток составило 219 из 18432 нейронов, средняя активность – 4146.9416 спайка на изображение. Соседняя точка масштаба при 10000 обучающих предъявлениях дала точность 0.8876. Полученные результаты показывают, что выбранный способ считывания активности существенно влияет на итоговое качество классификации: линейный считывающий классификатор по полному вектору счетчиков сети извлекает распределенную информацию, которая теряется при простом назначении меток отдельным нейронам.

Аннотация:

Под псевдословом понимается единица речи или текста, которая выглядит как реальное слово на русском языке, но на самом деле не имеет значения, а под настоящим или естественным словом – единица речи или текста, которая имеет толкование и представлена в словаре. Представлены две модели для работы с русским языком: генератор псевдослов и классификатор, оценивающий степень схожести введенной последовательности символов с настоящими словами. Классификатор использован для оценки результатов генератора. Обе модели основаны на рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью и обучены на датасете существительных русского языка. В результате создан файл, содержащий список сгенерированных псевдослов, оцененных классификатором. Псевдослова могут найти применение в задачах нейминга, брендирования и макетирования, в искусстве, для создания креативных произведений, и в языковых исследованиях, для изучения структуры языка и слов.

Аннотация:

Одними из основных компонентов Единого Цифрового Пространства Научных Знаний (ЕЦПНЗ) являются предметные онтологии отдельных тематических подпространств, включающие в себя основные понятия, относящиеся к данному научному направлению. Задача построения предметных онтологий на первом этапе требует формирования массива ключевых терминов в заданной области науки с последующим установлением связей между ними. Настоящая работа является развитием исследований, проводимых авторами в области создания ЕЦПНЗ. В рамках предыдущих исследований была предложена унифицированная структура представления онтологии элементов ЕЦПНЗ (подпространств, классов и атрибутов объектов, связей между объектами или атрибутами). В процессе моделирования онтологии на примере универсального и ряда тематических подпространств ЕЦПНЗ выявилась необходимость некоторой корректировки структуры онтологии, касающейся справочников ЕЦПНЗ, для обеспечения возможности описания вложенных атрибутов данных. Кроме того, в онтологию введено понятие «тип словаря значений атрибутов данных», определены два типа словарей – «статические» и «динамические». Эта информация позволяет упростить алгоритмы формально-логического контроля при формировании контента ЕЦПНЗ. Указание на тип словаря введено в структуру справочников атрибутов объектов. В представленной работе описана модифицированная структура онтологии на примере 11-ти вспомогательных и 10-ти предметных классов универсального подпространства (УПП) ЕЦПНЗ. Приведены примеры справочников каждого класса, построенные в соответствии с моделью структуры онтологии, перечень атрибутов объектов и примеры статических словарей.

Аннотация:

Исследована проблема квантификации уверенности больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) при автоматической семантической классификации аргументов при эмотивных предикатах. На материале русскоязычных сообщений социальных сетей проанализированы глаголы страха (пугать, бояться и др.) и эмоционального отношения (нравиться, любить) с семантическими ролями экспериенцера, каузатора и объекта. В работе дано сравнение самооценки уверенности LLM Claude Sonnet 4.5 с экспертной оценкой текстов рассуждений модели при классификации аргументов по тематической области «Здравоохранение». В эксперименте использована стратифицированная выборка из 300 примеров с применением цепочки рассуждений на русском языке и четырехступенчатой шкалы уверенности. Результаты показали умеренную корреляцию Спирмена между оценками эксперта и модели. Статистически значимая связь установлена только между самооценкой модели и фактической корректностью классификации, тогда как экспертная оценка лингвистических характеристик рассуждений не зависит от точности. Сделан вывод о том, что эксплицитные рассуждения LLM не связаны напрямую с самооценкой по степени уверенности и не влияют на процесс принятия решений; они могут являться важной функциональной частью пользовательского интерфейса, но не исследовательского.   

Аннотация:

Представлена разработанная авторами объектно-ориентированная веб-система, предназначенная для формирования метаданных, описывающих результаты научной деятельности сотрудников учреждения (группы учреждений), и предоставления различных справочно-статистических данных о публикациях и докладах, сделанных ими на научных конференциях, симпозиумах, семинарах. Система ориентирована на работу с объектами таких связанных между собой классов, как «автор», «организация», «публикация», «доклад», «мероприятие». Профиль метаданных объектов каждого класса включает атрибуты, необходимые для получение развернутой информации как об отдельном объекте данного класса, так и о группе объектов, связанных заданными значениями атрибутов объектов других классов (например, перечень статей сотрудников заданного подразделения данной организации, опубликованных в заданном журнале за заданный промежуток времени). Отличительной особенностью системы является введенное понятие «эквивалентных» объектов. Эквивалентными считаются объекты, представленные в системе различными метаданными, но относящимися к одной физической сущности. Такими объектами являются «персоны», соответствующие одному автору с различными написаниями фамилии в библиографических описаниях публикаций; организации, имеющие различные варианты названий; статьи, опубликованные без изменений на различных языках. Подробно охарактеризованы возможности системы, ее пользовательский интерфейс, приведены примеры выполнения конкретных запросов.

Аннотация:

Под предметной онтологией в контексте этой статьи понимается совокупность ключевых понятий, относящихся к некоторой области науки, с их семантическими связями, дополненная индексами различных классификационных систем, описывающих данную научную область. Предметные онтологии являются необходимой составляющей каждого подпространства, входящего в Единое цифровое пространство научных знаний (ЕЦПНЗ). В данной статье приводятся результаты исследований, связанных с построением предметных онтологий на базе созданной автоматизированной системы поддержки терминологических словарей и предлагается методология выделения новых ключевых терминов отдельной области науки. Предлагаемая методология базируется на использовании существующих классификационных систем в совокупности с базами данных цитирования (БДЦ), такими как Web of Science и Scopus для англоязычных публикаций и Российский индекс цитирования (РИНЦ) – для русскоязычных. Методология предполагает разбиение научной области на ряд разделов в соответствии с выбранной классификационной системой, выделение из БДЦ ядра статей, относящихся к каждому разделу, а из статей – новых авторских ключевых терминов, которые и должны составлять, в совокупности с соответствующими разделами классификационных систем, основу предметной онтологии данной научной области.

Аннотация:

Представлены новые результаты исследований, связанных с формированием Единого цифрового пространства научных знаний (ЕЦПНЗ). Работы в этом направлении ведутся с 2019 г. в ряде академических организаций, в том числе в Межведомственном суперкомпьютерном центре Российской академии наук (ныне Отделение суперкомпьютерных систем и параллельных вычислений Научно-исследовательского центра «Курчатовский институт»). В рамках этих исследований предложены структура онтологии ЕЦПНЗ и язык для ее описания, а также разработан ряд унифицированных программных средств, обеспечивающих формирование онтологии отдельных подпространств и ввод в ЕЦПНЗ различных типов и видов атрибутов объектов и именованных связей. В настоящее время проводится моделирование формирования контента ЕЦПНЗ на примере универсального и ряда тематических подпространств. В работе представлены результаты этого моделирования. Приведены атрибуты и связи объектов класса «Административные единицы», относящихся к подпространству «География», классов «Организации и их подразделения» и «Классификационные системы» универсального подпространства. Продемонстрирована возможность навигации по загруженным реальным ресурсам.

Аннотация: Исследована задача формирования цифрового пространства научных знаний (ЦПНЗ). Рассмотрено отличие этого понятия от общего понятия пространства знаний. ЦПНЗ представлено как множество, содержащее объекты, верифицированные мировым научным сообществом. Формой структурированного представления цифрового пространства знаний является семантическая сеть, основной принцип организации которой основан на системе классификации объектов и последующем построении их иерархии, в частности, по принципу наследования. Введена классификация объектов, составляющих контент ЦПНЗ. Предложена модель ЦПНЗ как совокупности непересекающихся множеств, содержащих цифровые образы реальных объектов и их характеристики, обеспечивающие отбор и визуализацию объектов в соответствии с многоаспектными пользовательскими запросами. Определено понятие пользовательской коллекции, предложена иерархическая классификация типов пользовательских коллекций. Использование понятий теории множеств при построении ЦПНЗ позволяет разбивать информацию по уровням детализации и формализовать алгоритмы обработки пользовательских запросов, что проиллюстрировано конкретными примерами.

Аннотация:

Представлен новый подход к разработке инструмента, направленного на упрощение рабочего процесса игрового дизайнера. Выработаны требования, разработан сценарий работы и уточнены основные параметры для разрабатываемого инструмента. Основная задача инструмента заключается в ускорении и облегчении выбора подходящих игровых механик без необходимости тратить ценное время на длительный анализ других видеоигровых проектов.

Чтобы обеспечить более эффективную работу геймдизайнеров при подборе игровых механик, был проведён анализ разнообразных подходов к классификации игровых механик. В процессе исследования были рассмотрены различные методы классификации игровых механик, их разбор и анализ показали, какие классификации в большей степени подходят для декомпозиции игровой механики. Результаты исследования позволили выявить ключевые аспекты игровой механики, которые будут служить фундаментом для разработки инструмента.

Настоящее исследование представляет собой важный этап в создании инструмента, который, будучи внедренным, позволит оптимизировать процесс геймдизайна и ускорить разработку видеоигр.

Аннотация:

Рассмотрена задача классификации коротких текстовых заявок в условиях значительного дисбаланса классов и зашумленности реальных потоков обращений. Показана ограниченная эффективность методов синтетического расширения выборки при работе с зашумленной разметкой. Предложен гибридный метод, сочетающий предварительную плотностную очистку данных и многоуровневое ансамблирование моделей. Применение алгоритма плотностной кластеризации позволило исключить 16.5% информационного шума от общего объема выборки. Финальная модель представлена двухуровневой архитектурой и оптимизирована с помощью байесовского поиска гиперпараметров. На отложенной тестовой выборке достигнуто значение метрики R@3, равное 97.4%. Предложенный метод позволяет автоматизировать процесс распределения заявок, существенно снижая нагрузку на операторов и сокращая время диспетчеризации обращений.

Аннотация:

Представлен подход к решению задачи анализа тональности в рамках тестирования SentiRuEval – открытого соревнования систем анализа тональности на русском языке. Описанный алгоритм был применен в дорожке по анализу тональности твитов о банках и телекоммуникационных компаниях. Для этих данных была разработана и оценена классификация на три класса: положительный, отрицательный и нейтральный.

Для решения поставленной задачи использовались различные алгоритмы машинного обучения. Признаками для классификатора являлись лингвистические данные, полученные из текста с помощью разработанного нами морфо-синтаксического анализатора. Нормализованные слова, а также синтаксические связи, оказались решающими признаками для достижения наилучшего результата, который был получен с помощью статистического алгоритма опорных векторов.

Оценка, проведенная организаторами конкурса, выявила высокое качество предложенного подхода, который занял первую строчку по трем из четырех мерам качества.

Аннотация:

Универсальная десятичная классификация (УДК) – это иерархическая система индексирования, в рамках которой одной публикации могут соответствовать один или несколько кодов. Ручное присвоение кодов УДК трудоемко и нередко оказывается неоднородным. В работе рассмотрена задача автоматического присвоения кодов УДК русскоязычным математическим статьям. Цель исследования – сравнить различные сочетания текстовых представлений и моделей классификации на едином корпусе и определить наиболее эффективные конфигурации. Для этого был сформирован корпус из 4194 статей с ресурса Math-Net.Ru, включающий полные тексты, аннотации, метаданные и коды УДК; были выполнены извлечение текста из PDF-файлов, очистка артефактов верстки и нормализация кодов. В эксперименте сопоставлялись текстовые представления TF-IDF, Word2Vec, SciRus-tiny и SciRus-tiny3.5 в сочетании с моделями логистической регрессии, Complement Naive Bayes (CNB) и CatBoost. Наилучшие результаты в обеих постановках – однозначной (single-label) и многозначной (multi-label) – показала модель TF-IDF + LogReg; близкие результаты продемонстрировала конфигурация TF-IDF + CNB. Полученные результаты могут быть использованы при разработке систем автоматической рубрикации научных публикаций, рекомендательных сервисов для авторов и редакторов, а также средств контроля качества тематической разметки.

Аннотация:

Процесс видеомонтажа включает множество трудоемких операций по сортировке и подготовке материалов, что требует значительных временных затрат. В статье описана разработка программного решения для автоматизации этих процессов с использованием технологии машинного обучения. Основное внимание уделено созданию системы, способной классифицировать и сортировать медиафайлы по тексту сценария, тем самым повышая эффективность подготовки материалов к монтажу. Система включает модули распознавания речи, классификации аудио и видео, а также алгоритмы определения соответствия сценарию. Тестирование показало, что предложенная система правильно классифицирует медиафайлы в большинстве случаев, что позволяет существенно сократить время на черновой монтаж.

Аннотация:

Инструмент построения рейтингов научных журналов является одним из востребованных сервисов библиографических баз. Задача построения рейтинга обычно делится на две основные подзадачи: определение референтной группы журналов и вычисление показателя рейтинга для журналов этой группы. Практика показывает, что для корректного сопоставления журналов необходимым условием является ограничение референтной группы исключительно журналами определенной тематики. В случае методических ошибок, допущенных на этапе выделения референтной группы, значения показателя журналов в рейтинге могут сильно отличаться от ожидаемых.

Например, в рейтинге журналов в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) по двухлетнему импакт-фактору в тематическом направлении «Математика» классические фундаментальные математические журналы вопреки ожиданиям не выходят на первые позиции рейтинга. Первые позиции заняли журналы, для которых математика не является доминирующей профильной дисциплиной. Анализ статистических данных о тематике публикуемых статей и цитирований в журналах, занимающих лидирующие позиции рейтинга РИНЦ, показывает, что на показатели рейтинга существенно повлияла мультидисциплинарность этих журналов.

Отмеченное недоразумение подводит к мысли о том, что в подсчет рейтинга в данном случае следовало вовлекать не все статьи журнала, а только относящиеся к данному тематическому направлению. Вместе с тем вопросы вызывает и сложившаяся схема тематической классификации направлений. Более перспективной представляется набирающая популярность классификация «снизу вверх», работающая на представительном массиве статей. Здесь тематические кластеры вычленяются на основе понятия близости статей, трактуемого как близость их библиографических связей. И далее тематическая принадлежность статьи не назначается волевым решением автора или редакции, а строго формально вычисляется на основе ее библиографического списка.

Аннотация:

Проведена типизация кооперативных механик многопользовательских видеоигр. Кооперативные игровые механики представляют собой ключевые элементы геймдизайна, определяющие способы взаимодействия игроков в совместном игровом процессе. Проанализированы существующие исследования в данной области и выделены основные принципы, влияющие на успешность кооперативного взаимодействия. Выделены и классифицированы восемь типов кооперативных механик: совместные, кооперативно-эмергентные, альтруистические, социально-экономические, комплементарные, механики одновременного управления, штрафующие и цепные.

Сделан вывод, что успешные кооперативные механики строятся на принципах комплементарности ролей, сочетании различных способностей и необходимости распределения задач ради достижения общей цели. Предложенная классификация способствует систематизации знаний в области геймдизайна и может быть полезна разработчикам многопользовательских видеоигр. В дальнейшем классификация может быть уточнена и расширена с учетом эволюции индустрии и появления новых форм кооперации.

Аннотация:

Рассмотрен метод классификации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и птиц по радарным измерениям при различных сценариях их движения. Актуальность решения этой задачи подтверждается сложностью обнаружения БПЛА ввиду небольших их габаритных размеров, высокой маневренности, а также схожей геометрией с птицами. Для решения задачи применен метод классификации, основанный на анализе микродоплеровских сигнатур (МДС), которые отражают динамику движения объектов. Моделирование сценариев выполнено в среде Engee, где разработаны модели радиолокационной системы (РЛС), БПЛА и птиц.

Аннотация:

Использован подход онтологического проектирования для описания семантики некоторых краевых задач в цифровой библиотеке LibMeta.

Для описания задач в библиотеке LibMeta установлены связи терминов и понятий с классическими определениями математической энциклопедии и других первоисточников. Установление связей позволяет сформировать словарь и тезаурус прикладной предметной области краевых задач и поместить результаты в семантическую среду цифровой библиотеки. Примеры такого подхода продемонстрированы с использованием возможностей семантической библиотеки LibMeta, в которую в процессе развития интегрированы в оцифрованном виде версия математической энциклопедии, энциклопедии математической физики, классификаторы, прикладные математические тезаурусы и словари. Новые термины из публикаций после добавления в контент библиотеки отразились со связями в математической энциклопедии. Тезаурус для задач предметной области теории упругости был впервые создан путем интеграции предметных словарей, классификаторов, метаданных публикаций профильного журнала и энциклопедического контента библиотеки LibMeta. Цель таких исследований состоит в предоставлении пользователю дополнительных сервисов в поиске публикаций в прикладной научной области.

Аннотация:

В поисках путей развития медицинского искусственного интеллекта показано, что предварительно обученный Vision Transformer с линейным классификатором может достигать высокой и конкурентоспособной производительности в классификации эндоскопических изображений. Представлен систематический послойный анализ, который выявляет источник наиболее важных признаков, оспаривая общепринятую эвристику использования только последнего слоя. Установлен отчетливый феномен «пика перед концом», когда поздне-промежуточный слой предлагает более обобщаемое представление для последующей медицинской задачи. На стандартных наборах данных Kvasir и HyperKvasir предложенный подход с малым количеством параметров не только получить достаточно высокую точность, но и значительно сокращает вычислительные затраты. Полученные работы могут быть рекомендованы в качестве практического руководства по эффективному использованию признаков общих базовых моделей в клинических условиях.

Аннотация:

В последнее время активно развивается такое направление машинного обучения, как обучение с подкреплением. Как следствие предпринимаются попытки использования обучения с подкреплением для решения задач компьютерного зрения, в частности для решения задачи классификации изображений. Задачи компьютерного зрения являются на сегодняшний день одними из наиболее актуальных задач искусственного интеллекта.

В статье предложен метод классификации изображений в виде глубокой нейронной сети с использованием обучения с подкреплением. Идея разработанного метода сводится к решению задачи о контекстном многоруком бандите с помощью различных стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием и алгоритмов обучения с подкреплением. Рассмотрены такие стратегии, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1, и такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C. Проведен анализ влияния различных параметров на эффективность работы.

Аннотация:

Предложен метод автоматической атрибуции архивных рукописных писем на основе сиамской нейронной сети, решающий ключевую проблему цифровой гуманитаристики – установление авторства исторических документов. Актуальность исследования обусловлена массовой оцифровкой архивов XVII–XIX вв., атрибуция которых затруднена из-за неполных исходных сведений об авторах.

Метод адаптирован к работе с реальным корпусом текстов и учитывает характерные для архивов проблемы: некачественные оцифровки, значительную вариативность почерка и выраженный дисбаланс классов (от 1 до 50 и более образцов на автора). Применение сиамской архитектуры позволяет получать дискриминативные векторные представления, эмбеддинги, на основе которых выполняется не только классификация документов известных авторов, но и эффективно выявляются рукописи, не принадлежащие ни одному из них. Это сужает круг кандидатов для последующей экспертной проверки.

Представлен алгоритм предобработки данных и проведено сравнительное исследование двух подходов к анализу текста: на уровне фрагментов изображения (300 × 300 пикселей) и уровне отдельных строк. Разработанный инструмент предлагает архивным работникам и филологам эффективное решение для предварительной сортировки и атрибуции крупных массивов рукописных документов.

Аннотация:

Вопрос генерации синтетических данных для психологических исследований остается актуальным и сложным. Проблемы конфиденциальности, надежности, достоверности, валидности выводов остаются неравномерно представленными для различных областей психологии и фактически оказываются взаимосвязанными с решением вопроса использования синтетических данных в смежных науках – медицине, социологии, истории, политологии, экономике. Изучение различных психологических феноменов в рамках исследований больших социальных групп сопряжено с проблемами анализа сложно формализуемых конструктов. Под синтетическими общем виде понимают данные, искусственно сгенерированные на основе алгоритмов и моделирования.

В качестве основы настоящего исследования была выбрана классификация типов реакции на фрустрацию С. Розенцвейга. При анализе сетевого дискурса существует проблема малочисленности некоторых типов. Особенно это касается класса импунитивных реакций. В работе проанализирована возможность создания корпуса синтетических данных (на примере корпуса текстов реакций на фрустрацию), сгенерированными с помощью больших языковых моделей. При проведении экспериментов экспертами были созданы промпты и выполнена генерация примеров импунитивных реакций с помощью четырех больших языковых моделей, по 10 примеров каждого типа реакций. Была также дана проведена оценка контекстной достоверности и качества генерации. Полученные результаты позволяют определить слабые стороны генерации текстов со сложными психологическими феноменами для обучения нейросетевых моделей.

Аннотация: О богатстве книжного фонда Национальной библиотеки РТ написано уже немало строк. Говоря о раритетных книгах, хранящихся в отделе рукописей и редких книг библиотеки, следует отметить прижизненные издания некоторых русских классиков, многие из которых являются библиографической редкостью. История издания таких книг, как А.С. Пушкин «Евгений Онегин» и «Стихотворения», Ф.И. Тютчев «Стихотворения», А.А. Ахматова «Вечер» представляет особый интерес. Невозможно иметь в библиотеке все прижизненные издания известных поэтов и писателей, тем не менее, сотрудниками отдела рукописей и редких книг продолжаются поиски таких раритетов в отделе общего книгохранения.