Аннотация:

Описаны современные модели и средства публикации и распространения научных знаний. Охарактеризованы современные информационные системы управления научными изданиями и сервисы, определяющие их функциональность.

Введено понятие цифровой инфраструктуры электронного научного журнала как комплекса, который объединяет программную платформу, реализующую основные рабочие процессы управления электронным журналом, и информационные системы, которые обеспечивают функционирование как основных, так и дополнительных сервисов, учитывающих, в частности, специфику предметной области журнала.

Представлен подход к организации цифровой инфраструктуры электронного научного журнала на основе открытой программной системы Open Journal Systems (OJS). Предложены сервисы, расширяющие функциональные возможности этой системы и учитывающие специфику предметной области научных журналов. На основе технологии расширения функционала OJS созданы программные модули, обеспечивающие автоматизацию ряда редакционных процессов электронного научного журнала.

Представлена система сервисов автоматической обработки коллекций научных документов. Эти сервисы обеспечивают проверку соответствия документов коллекций принятым правилам формирования коллекций и преобразования документов в установленные форматы; структурный анализ документов и извлечение метаданных, а также их интеграцию в научное информационное пространство. Система сервисов позволяет автоматически выполнять набор операций, который не реализуем за практически приемлемое время при традиционной «ручной» обработке электронного контента, и предназначена для обработки больших коллекций научных документов.

Охарактеризованы алгоритмы автоматической стилевой валидации текстов на этапе регистрации статьи в информационной системе электронного научного журнала, автоматического подбора рецензентов, рассылки уведомлений и контроля сроков рецензирования.

Представлены методы обработки документов, содержащих математические формулы, в частности, алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов. Указаны основные идеи, подходы и уже полученные результаты по разработке семантических технологий управления математическими знаниями, в том числе, подход к построению рекомендательных систем на основе онтологий математического знания и метод автоматизации процесса первичной обработки научной статьи, использующей TеX-нотацию.

Охарактеризована проблема построения системы анализа и оценки информационного и социального воздействия публикуемого научного контента на его пользователей. Проведено сопоставление традиционных (библиометрических и наукометрических) и альтернативных показателей такой оценки. Описан мировой опыт использования информетрических сервисов на сайтах научных журналов. Обсуждены варианты реализации этих подходов в рамках цифровой инфраструктуры электронного научного журнала.

Аннотация: Предложены методы семантического анализа документов в системе управления цифровыми научными коллекциями, в том числе электронными научными журналами. Рассмотрены методы обработки документов, содержащих математические формулы, а также способы конвертации этих документов из формата OpenXML в формат TeX. Разработан алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов, хранящихся в формате OpenXML. Алгоритм реализован в виде онлайн-сервиса на платформе science.tatarstan.

Аннотация:

Представлены решения основных задач, связанных с формированием цифровых математических коллекций из документов, изданных в доцифровой период, – такие коллекции обозначены в работе как ретро-коллекции. Приведены алгоритмы создания метаописания ретро-коллекций, основанные на анализе структуры математических документов и применении программных инструментов выделения метаданных. Дано описание ретро-коллекций, сформированных с помощью разработанных алгоритмов и включенных в состав фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML. Указаны схемы формирования метаданных и методы нормализации извлеченных метаданных в соответствии со схемами и требованиями интегрирующих математических библиотек.

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.

Аннотация:

Обсуждено использование механизмов машинного обучения, анализа естественного языка и интеллектуального поиска в области юриспруденции. Основные ожидаемые результаты – методология применения алгоритмов текстовой аналитики и семантического анализа естественного языка (NLP) в задачах управления знаниями в судебном делопроизводстве, а также других видах юридической практики. Полученные результаты могут быть применены в области образования и управления знаниями в более широком контексте, поскольку исследование лежит на стыке юриспруденции, математической и компьютерной лингвистики.

Описан прототип многоагентной системы интеллектуального анализа текстов в юриспруденции, способной на имеющейся базе данных судебных документов выявлять общие зависимости, предоставлять для ознакомления юридические дела, близкие по тематике, рекомендовать наиболее вероятные исходы судебного рассмотрения или помечать важные места, на которые следует обращать внимание при процессуальных действиях с использованием инструментов текстовой аналитики.

Аннотация: Работа посвящена описанию метода детектирования искусственных и ненаучных текстов в коллекции научных статей. Предлагаемый метод основан на лексическом и морфологическом анализе проверяемого документа, позволяющем оценить вероятность его принадлежности к классу научных документов. Эксперименты подтверждают возможность практического применения метода.

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:

Рассмотрено применение векторных моделей для предварительного анализа ответов студентов, сформулированных в свободной форме. Векторные представления слов и документов получены при помощи моделей word2vec, doc2vec, BERT. Сходство ответа, данного обучающимся, и корректного ответа определялось с использованием косинусной меры. Выявлено, что векторные модели позволяют определить явно неверные ответы с достаточной точностью. Для ответов, которые близки по формулировке, предлагается провести дополнительный этап проверки. При помощи word2vec выполнена двоичная классификация ответов на определенные вопросы, приведены оценки точности, полноты, F1-меры.

Аннотация:

Актуальность представленного исследования обусловлена бедностью существующих подходов к извлечению заголовков из PDF-документов, предложенных в более ранних исследованиях, которые используют либо машинное обучение, либо простые эвристики. Цель настоящего исследования – предоставить более проработанные подходы к общей задаче извлечения заголовка документа и предложить лучший алгоритм выделения его из документов научной тематики. Основная методика, использованная нами при выборе решения, – рассмотреть, как можно большее количество различных ситуаций относительно форматирования заголовка, возникающих в разных документах, и предложить решение для каждой из них, а затем обобщить их в полноценный подход. Результаты выбранного подхода показали его эффективность по сравнению с методами других исследователей, если в нашем распоряжении находятся документы с различными вариациями оформления, структурной организации и форматирования. Данное исследование показало, что глубокое исследование задачи – перспективный путь для разработки лучших решений и инструментов. Статья будет полезна исследователям и разработчикам, которые часто встречаются с проблемой извлечения заголовков как одной из подзадач анализа документов.

Аннотация: С появлением в России нового кластера опорных университетов изменяется структура их деятельности в части взаимодействия с региональными сообществами. Соответственно изменяется подход и к деятельности библиотек таких вузов, вынужденных искать свои точки влияния на регион. В целях изучения опыта работы библиотек опорных университетов библиотека Омского государственного технического университета (ОмГТУ) организовала и провела специализированный вебинар, проделав подготовительную аналитическую работу. Проведённый анализ сайтов библиотек опорных университетов позволил вычленить мероприятия, направленные на взаимодействие с региональной аудиторией. Параллельное изучение стратегических документов университетов сделало возможным проанализировать позиции университетов по отношению к библиотекам и определить место библиотек в реализации вузовских программ развития. Результаты этой работы, итоги вебинара и собственный опыт региональной работы нашли отражение в настоящей статье. Также авторы предлагают решения для эффективного взаимодействия и обмена опытом между библиотеками опорных университетов, например, в рамках секции библиотек высших учебных заведений Российской библиотечной ассоциации.

Аннотация:

Обогащение образовательных текстов семантическим содержимым (в частности, дополнение документа гиперссылками на страницы сервиса, отображающего подробную информацию о понятиях, используемых в тексте) способствует повышению эффективности усвоения материала обучающимися. Существующие методы семантической разметки образовательных текстов не учитывают структурные особенности таких документов, что приводит к избыточному распознаванию понятий.

В статье описано развитие метода автоматического аннотирования математических понятий в образовательных математических текстах путем добавления функционала для учета структуры образовательного документа. Основное назначение метода заключается в обработке образовательных материалов курса дистанционного образования «Технология решения планиметрических задач». Соблюдение единого шаблона при создании страниц курса позволяет применить анализ веб-разметки страниц и ключевых слов, примененных создателями курса. Основной задачей в данном процессе является определение типа ячеек таблицы, в которых находятся текстовые фрагменты образовательных материалов. В соответствии с рекомендациями создателей курса, определения необходимо выделять в ячейках, содержащих постановку задачи, а также в тех блоках, где указаны входные данные задачи. Определение типа ячеек таблиц производится с помощью анализа их атрибутов и поиска ключевых слов в их содержимом. Такое ограничение распознаваемых фрагментов текста позволяет улучшить восприятие страниц курса учеником и повысить качество усвоения учебного материала.

Аннотация: Статья посвящена опыту Российской государственной библиотеки (РГБ) по проверке научных документов на наличие некорректных заимствований. Наличие актуальной электронной коллекции научных трудов, использование специализированного программного обеспечения и экспертного анализа рассматриваются как необходимые условия для реализации подобных проверок. В статье описаны их основные результаты, а также наиболее распространенные недостатки, выявленные в научных документах.

Аннотация:

Перечень рецензируемых научных журналов ВАК постепенно превращается в достаточно сложную информационную систему, завязанную на нормативные документы ВАК, библиометрические данные eLibrary.ru, решения экспертных советов ВАК и рабочих групп, занимающихся анализом, ранжированием и категорированием журналов Перечня. Созданная ФГБУ РИЭПП база Российские научные журналы (РНЖ) может стать системой, обслуживающей запросы разных категорий пользователей, связанных с темой защиты диссертаций. Пока в РНЖ реализованы интерфейс представителя редакции журнала и интерфейс члена экспертного совета ВАК. В РНЖ желательно включить открытый интерфейс, обращенный соискателю ученой степени, для проверки выполнения требований ВАК к публикациям в журналах из Перечня. При налаженном взаимном обмене данными между РНЖ и eLibrary.ru интерфейс соискателя с обозначенным функционалом может быть организован в среде пользователя eLibrary.ru.