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:

Рассмотрена задача нахождения наиболее релевантных документов в результате расширенного и уточненного запроса. Для ее решения предложены модель поиска и механизм предварительной обработки текста, а также совместное использование поисковой системы и модели, построенной на основе индекса с помощью алгоритмов word2vec для генерации расширенного запроса с синонимами и уточнения результатов поиска на основе подбора похожих документов в цифровой семантической библиотеке. В работе исследуется построение векторного представления документов применительно к массиву данных цифровой семантической библиотеки LibMeta. Решалась задача обогащения пользовательских запросов синонимами. При построении модели поиска совместно с алгоритмами word2vec использован подход «сначала индексация, затем обучение», что позволяет получить более точные результаты поиска. Обучение модели проводилось на базе контента библиотеки для предметной области «Математика». Приведены примеры расширенного запроса с использованием синонимов.

Аннотация: Рассмотрены основные проекты, которые были реализованы в Вычислительном центре им. А.А. Дородницына Российской академии наук (ВЦ РАН) за последние 20 лет, т. е. с 1998 года. Одним из первых был реализован пилотный проект «Интегрированной системы информационных ресурсов (ИСИР) РАН». Успешное завершение этого проекта позволило развернуть работы по интеграции разнородных научных информационных ресурсов в общеакадемическую научную информационную систему. Важным этапом был проект создания Единого Научного Информационного Пространства (ЕНИП) РАН. Этот проект основывался на подсистеме «Научный институт РАН», созданной в ВЦ РАН и Центре научных телекоммуникаций (ЦНТК) РАН. Учитывая важность формирования цифровых библиотек, Российская академия наук приняла в 2006 году целевую научную программу «Создание ЦБ «Научное наследие России»», в соответствии с которой была реализована цифровая библиотека. Созданный портал «ГеоМета» – это стандартизированная и децентрализованная среда управления пространственной информацией, разработанная для доступа к базам геоданных, картографическим продуктам и связанным с ними метаданным из различных источников, облегчающая обмен пространственной информацией между организациями и ее совместное использование посредством интернета. В настоящее время основное направление работ – цифровая персональная семантическая библиотека LibMena. Основная задача этой системы заключается в предоставлении пользователю унифицированного представления для возможности автоматизированного извлечения интересующей его информации по определенной предметной области.

Аннотация:

Новый взгляд на пространство знаний научного института составляет естественный этап развития веб-технологий. Заложенная в предыдущих исследований структура данных, позволяет организовать поиск и навигацию по ним с помощью графа знаний, как версия семантической библиотеки LibMeta. Граф знаний дает более полное и качественное представление о пространстве знаний, зачастую снимает когнитивную нагрузку в восприятии сложных структур и связей данных.