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.

Представлена пионерская работа в области изучения химического состава на микропримесном уровне медных археологических монет как информационной основы для выявления особенностей денежного обращения в средневековом государстве.

Проведено междисциплинарное исследование нумизматического материала с Болгарского городища из 98 медных монет, представленного 91 золотоордынской, шестью иноземными монетами того же периода и одной монетой домонгольского времени династии Зенгидов. Статья содержит атрибуцию с изображениями аверса и реверса монет, а также данные археометрического изучения денежных артефактов на предмет химического состава двумя независимыми методами – рентгенофлуоресцентным и эмиссионным спектральным.

На настоящий момент это первое междисциплинарное исследование в нашей стране, охватившее представительную коллекцию медных денег различных правителей и монетных дворов из археологических материалов Болгарского городища. В результате изучения химического состава монет были определены соотношения примесей в медных сплавах, что позволило разделить коллекцию на десять основных групп, включающих монеты различных чеканных дворов и правителей определенной датировки. Определение примесного состава позволяет не только классифицировать монеты по группам, но и выдвигать обоснованные гипотезы о географическом расположении месторождений меди, использовавшейся для чеканки.

База данных, сформированная по результатам исследования и объединяющая нумизматическую атрибуцию, изображения монет и данные об их химическом составе, опубликована как открытый набор данных в репозитории Zenodo и предназначена для применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта в задачах автоматической идентификации и провениенс-анализа средневековых монет.

Описаны электронные ресурсы Карельского научного центра РАН, связанные с работой электронных библиотек, репозиториев и поисковых систем. Эти ресурсы предназначены для сбора, организации и распространения научной и технической информации (в виде научных публикаций, архивных документов) с целью ее использования в теоретических и прикладных научных дисциплинах. Охарактеризованы этапы разработки названных ресурсов на фоне истории развития отдельных, связанных с ними подразделений (Научная библиотека, Научный архив). Предложены направления развития электронных ресурсов Центра.

Статья распространяется на правах свободной лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.