• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Семантический анализ документов в системе управления цифровыми научными коллекциями

Шамиль Махмутович Хайдаров
61-85
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.
Ключевые слова: семантический анализ, издательские системы.

Археометрия медных монет золотоордынского времени с болгарского городища как инструмент искусственного интеллекта

Резида Хавиловна Храмченкова, Джамиль Габдрахимович Мухаметшин, Артем Александрович Елизаров , Айрат Габитович Ситдиков, Павел Владимирович Федан
1445-1476
Аннотация:

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.

Ключевые слова: медные монеты династии Джучидов, химический состав, нумизматические данные, Болгарское городище, эмиссионный спектральный анализ, рентгенофлуоресцентный анализ, провениенс-анализ, археологические датасеты, машинное обучение, цифровая нумизматика.

Метод автоматического пополнения метаданных электронных коллекций цифровой математической библиотеки

Полина Олеговна Гафурова
164-186
Аннотация:

Предложены подходы к дополнению метаданных документов электронных коллекций цифровой математической библиотеки. В качестве источников информации для пополнения метаданных использованы открытые ресурсы семантической сети. Для этой цели разработаны программные инструменты, обеспечивающие поиск необходимых данных и их включение в набор метаданных.


Предложен алгоритм пополнения метаданных аффилиации авторов научной статьи. Как правило, представленная в документе аффилиация содержит недостаточное количество информации, необходимой для формирования набора метаданных. Метод пополнения метаданных аффилиации авторов основан на данных, извлеченных из открытого реестра идентификаторов научных организаций Research Organization Registry (ROR). Также в методе использованы разработанные инструменты извлечения связей между ROR и открытыми семантическими сетями. Этот метод апробирован на электронной коллекции статей журнала «Электронные библиотеки» за 2021–2022 годы.


На основе предложенного метода разработан программный сервис, включенный в фабрику метаданных цифровой библиотеки Lobachevskii-DML. Также результатом работы является включение в цифровую библиотеку Lobachevskii-DML новых электронных коллекций. Кроме того, описан метод трансформации метаданных в формат, доступный для загрузки в библиотеку.

Ключевые слова: ROR, Wikidata, цифровые библиотеки, метаданные аффилиации, Lobachevskii-DML.

Система автоматического формирования, обработки и управления метаданными документов электронных коллекций

Алмаз Рустамович Хамеджанов
937-959
Аннотация:

В настоящее время издательский цикл претерпевает значительные технологические изменения: внедряются автоматизированные системы управления публикационными процессами, используются нейросетевые технологии для обработки контента, активно развиваются инструменты интеллектуального анализа научных данных. Одним из ключевых трендов становится автоматизация издательского цикла, направленная на ускорение обработки рукописей, повышение качества метаописания и обеспечение совместимости информационных ресурсов. В этом контексте метаданные выступают связующим элементом для машинной обработки и навигации в пространстве научных знаний, обеспечивая структурирование информации, ее интерпретацию и интеграцию в цифровые библиотечные системы. Однако метаданные научных публикаций часто содержат ошибки, неточности или являются неполными, а их ручное формирование и уточнение требуют значительных временных затрат и не обеспечивают высокой точности. В работе представлена система автоматического формирования, обработки и управления метаданными научных документов на основе данных, полученных из сервисов поиска научных публикаций и открытых баз знаний. Эта система может использоваться для автоматизации процесса извлечения, уточнения и дополнения метаданных научных публикаций с целью последующего формирования электронных коллекций научных документов.

Ключевые слова: цифровая математическая библиотека, семантическая сеть, автоматизация редакционных процессов, формирование метаданных, извлечение метаданных, дополнение метаданных, NISO JATS, цифровая библиотека.

Алгоритм определения переводов статей с использованием статистических данных

Александр Сергеевич Козицын, Сергей Александрович Афонин, Андрей Александрович Зензинов
494-505
Аннотация: В настоящее время происходит активное внедрение наукометрических систем для автоматизации процесса анализа эффективности деятельности научных организаций с целью применения различных методов стимулирования научной деятельности. Одними из наиболее важных индикаторов являются количество публикаций и их цитируемость. Для оценки этих показателей необходимы средства автоматизированного построения связей между оригинальными статьями и их переводами. В настоящей работе проанализированы существующие методы оценки близости оригинального текста и его возможного перевода, показана их недостаточная эффективность для построения связей между статьями и описаня разработанный авторами метод автоматического поиска переводов статей в больших коллекциях библиографических данных. Особенностью разработанного алгоритма является использование статистических данных о публикации статей в различных журналах и информации о соавторах анализируемых статей. Представленный в настоящей работе алгоритм позволяет осуществлять поиск переводов статей без предварительной настройки на заданные пары языков оригинала и перевода статьи, а также не требует использования больших коллекций обучающих выборок. Апробация программной реализации алгоритма проводилась в наукометрической системе Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова. Результаты тестирования показали ее достаточную эффективность и возможность использования разработанного алгоритма для автоматического построения рекомендаций пользователям для отметки в системе переводных версий статей.
Ключевые слова: библиографические данные, анализ графов, перевод, статья, статистика, наукометрия, цитирование, автоматизированные системы.
1 - 5 из 5 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества