Аннотация:

Переводной плагиат как одна из наиболее распространенных в научном информационном пространстве разновидностей плагиата представляет собой трудноразрешимую проблему, поскольку практически не поддается автоматизированному выявлению. Между тем за последние пять лет в этом направлении наблюдается прогресс. Авторами настоящей работы, а также группой зарубежных исследователей из нескольких университетов независимо друг от друга был предложен подход к выявлению плагиата на основе анализа цитирований, при котором для анализируемой подозрительной публикации находится возможный первоисточник с идентичным или схожим списком цитируемой литературы, что в итоге позволяет сличать текст на разных языках. Разработанная методика обнаружения неправомерных заимствований в научных текстах успешно прошла тестовые исследования. В статье приведены результаты четырехлетних исследований.

Аннотация: Задача устойчивости рассматривается в терминах классического определения Ляпунова. Для этого задается множество начальных условий, состоящих их данных предварительных расчетов, и анализируется разброс траекторий, полученных в результате численного моделирования. Эта процедура реализована как серия ансамблевых экспериментов с совместной моделью MPI-ESM института метеорологии М. Планка (Германия). Для численного моделирования задавалась серия различных начальных значений полей характеристик, и модель интегрировалась, начиная с каждого из этих полей, на различные временные периоды. Изучались экстремальные характеристики уровня океана за период 30 лет. Строилось их статистическое распределение, оценивались параметры этого распределения, изучался статистический прогноз на 5 лет вперед. Показано, что статистический прогноз уровня соответствует расчетному прогнозу, полученному по модели. Изучалась локализация экстремальных значений уровня и проводился анализ этих результатов. Численные расчеты выполнялись на суперкомпьютере Ломоносов-2 Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.

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: Обсуждена проблема представления математических предметных областей в цифровых библиотеках и полезности этих ресурсов для специалистов. Дан вариант представления математических предметных областей в интернете. В качестве информационной модели для единицы записи выбрана статья тезауруса. Реализация схемы показана на примере уравнений с частными производными. Предложен подход к организации информационного пространства автора, основанный на использовании тезауруса адресата. На основе описаний предметных областей индивидуумов предполагается построение онтологии научного междисциплинарного сообщества, что, по мнению авторов, позволит не утерять новый результат или открытие в науке, соблюсти приоритеты авторов, встроить новое знание в устоявшуюся систему классических предметных областей.

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.

Аннотация:

Сложность задачи извлечения аргументативных структур связана с такими проблемами, как выделение аргументативных сегментов, прогнозирование дальних связей между неконтактными сегментами, обучение на данных, размеченных с низкой степенью согласованности между аннотаторами. В настоящей работе рассмотрен подход к извлечению аргументативных отношений из достаточно больших текстов, относящихся к области научной коммуникации. Проведен сравнительный анализ методов тонкой настройки с использованием предобученной языковой модели типа Longformer, позволяющей учитывать длинные контексты, и двух методов, позволяющих учитывать расхождения аннотаторов в разметке аргументов за счет использования так называемых мягких меток, полученных путем равномерного сглаживания меток и усреднения экспертных оценок. Эксперименты проводились на четырех наборах данных, содержащих положительные и отрицательные примеры пар утверждений (посылка, заключение) и различающихся способами сегментации и средним размером текста. Наилучшие результаты получены на модели с усреднением экспертных оценок. В то же время отмечено, что модель, использующая сглаженные метки, также повышает точность классификаторов, но ухудшает полноту.

Аннотация:

Исследованы две модификации рекуррентных нейронных сетей: сети с долгой краткосрочной памятью и сети с управляемым рекуррентным блоком с добавлением механизма внимания к обеим сетям, а также модель Transformer в задаче генерации запросов к поисковым системам. В качестве модели Transformer использована модель GPT-2 от OpenAI, которая обучалась на запросах пользователей. Проведен латентно-семантический анализ для определения семантических сходств между корпусом пользовательских запросов и запросов, генерируемых нейронными сетями. Для проведения анализа корпус был переведен в формат bag of words, к нему применена модель TFIDF, проведено сингулярное разложение. Семантическое сходство вычислялось на основе косинусной меры. Также для более полной оценки применимости моделей к задаче был проведен экспертный анализ для оценки связности слов в искусственно созданных запросах.

Аннотация:

Ранжирование научных конференций играет ключевую роль в академическом мире, определяя уровень значимости и престижности каждого мероприятия. Основными результатами ранжирования с точки зрения персоналия являются: определение качества и влияния научной конференции; ориентир для выбора конференций; поощрение к проведению качественных исследований; формирование научного сообщества; улучшение видимости и влияния конференции на научное сообщество. В работе приведен обзор существующих на настоящий момент каталогов конференций и систем ранжирования конференций, как в автоматическом режиме, так и с участием экспертных советов. Отмечено, что целью создания национальных систем ранжирования являются продвижение и популяризация отечественных конференций и журналов. На основании обзора существующих на настоящий момент каталогов конференций и систем ранжирования конференций, проведенного в работе, можно сформулировать следующие критерии для проведения ранжирования конференций: показатели публикационной активности, построенные по результатам анализа опубликованных материалов конференции; авторитетности докладчиков, программного и организационного комитетов конференции; количество докладов и соотношение количества докладов к количеству участников конференции; время рецензирования заявок, поданных на конференцию; соотношение поданных и принятых заявок; ретроспективные и географические параметры.

Аннотация:

Охарактеризованы материалы, представленные на V международной конференции «Информационные технологии для наук о Земле и приложения для геологии, горной промышленности и экономики. ITES&MP-2019». Названная конференция описывает результаты последних лет в следующих областях:

• открытый доступ к научным данным в области наук о Земле; особенности данных в науках о Земле: новые концепции и методы, инструменты их сбора, интеграции и обработки в различных информационных системах, в том числе в системах с интенсивным использованием данных;


• анализ данных и математическое моделирование природных процессов в науках о Земле: новые подходы. Эволюция классических ГИС-приложений;


• применение информационных технологий в области металлогении критических полезных ископаемых;


• социальные аспекты горно-геологической отрасли;


• прогнозные построения в области геологической разведки и землепользования;


• интеллектуальный анализ данных, извлечение фактов и знаний из научных публикаций. Тезаурусы, онтологии, концептуальное моделирование. Семантический веб, связанные данные. Сервисы. Семантическое структурирование контента. Применение в науках о Земле;


• применение методов и технологий дистанционного зондирования в науках о Земле и горной промышленности: от спутников до беспилотных летательных аппаратов;


• информационные технологии для создания систем демонстрации и популяризации достижений в науках о Земле;


• приложения: прогноз месторождений, экологические риски, опасные природные явления, управление водными ресурсами, геотермальная энергия и др.

Аннотация: Рассмотрены концептуальные основы создания на базе ведущих вузов Российской Федерации экспертно-аналитических центров для проведения независимой экспертизы научных текстов (диссертаций, монографий, статей и др.) на наличие в них некорректных заимствований. Предложены основные этапы работы центров по проверке научных текстов, а также проект формы экспертного заключения.

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:

Применение современных методов тематического анализа для аналитической обработки больших объемов информации используется в настоящие время практически во всех сферах человеческой деятельности, в том числе, в наукометрии. Многие наукометрические системы и системы цитирования, включая всемирно известные WoS, Scopus, Google Shcolar, разрабатывают тематические рубрикаторы для поиска и обработки информации. Важными практическими задачами, которые могут решаться с применением методов тематической классификации, являются: оценка динамики развития тематических направлений в организации, отдельной стране и мировой науке в целом; поиск статей по заданной тематике; поиск и оценка авторитетности экспертов; поиск журналов для публикации и другие актуальные задачи. Авторами созданы программные реализации алгоритмов для решения некоторых из перечисленных задач и ведутся научные исследования с целью создания новых эффективных математических моделей и алгоритмов в этой области.