Аннотация:

Описаны элементы модели лингвистического графа знаний «Turklang», разработанного в Институте прикладной семиотики АН РТ и используемого в качестве базы для создания ряда лингвистических ресурсов и инструментов: портал «Тюркская морфема», электронный корпус татарского языка «Туган Тел», лингвистические процессоры.

Для создания образовательной среды необходимы предметно-ориентированные графы знаний, для получения которых не применимы методы создания общих и открытых графов. В работе описаны лингвистические графы знаний, которые отображают, с одной стороны, потенциальные возможности тюркских языков, с другой стороны, примеры реального использования в текстах. Особенность этих графов знаний заключается в том, что они содержат лингвистические единицы разных языковых уровней, а также семантические универсалии, соответствующие значениям этих лингвистических единиц, которые встроены в единую модель лингвистического графа знаний. Структура такого графа знаний позволяет формировать учебные курсы, строить индивидуальную образовательную траекторию, а также создавать задания и средства автоматизированной проверки в рамках контроля знаний при обучении тюркским языкам. Это дает возможность разрабатывать впоследствии, на основе этих графов, программы обучения с учетом структурно-функциональных особенностей тюркских языков, а также способствует реализации индивидуальных целей обучающихся.

Аннотация:

Современное информационное пространство содержит множество данных, однако они зачастую слабо структурированы, трудно находимы и не всегда корректны. Это создаёт дополнительные трудности при исследованиях, поэтому в настоящее время формируются цифровые пространства научных знаний, в частности, на основе графов знаний.

Для обеспечения качества информации такие графы часто наполняются данными вручную, что требует больших затрат времени. Поэтому создание инструмента, предоставляющего возможность автоматического наполнения графа данными, а также обеспечивающего контроль их качества, позволит упростить и ускорить процесс формирования цифровых пространств научных знаний.

Предложены методы автоматизации наполнения графа данными, обеспечивающие параллельный контроль их целостности. На основе предложенных методов разработан программный модуль, описаны механизмы его функционирования и его архитектура.

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.

Аннотация:

Работа посвящена проблеме развития библиотеки научных предметных областей SciLibRu, как продолжения семантического описания научных трудов проекта LibMeta. В основе этой библиотеки лежит концептуальная модель данных, структура и семантика которой сформированы на принципах онтологического моделирования. Такой подход обеспечивает строгое описание предметной области, формализацию взаимосвязей между сущностями и возможность дальнейшего автоматизированного анализа данных. Целью настоящего исследования были разработка и экспериментальное применение методов структуризации содержимого научных журналов в формате LaTeX для их интеграции в онтологию библиотеки и обеспечения семантического поиска.

Предложен алгоритм трансляции в формат XML данных, представленных множеством файлов, для интеграции в онтологию библиотеки. Реализован модуль векторного поиска, основанный на вычислении эмбеддингов с использованием языковых моделей. Выявлены закономерности распределения эмбеддингов и факторы, влияющие на точность ранжирования результатов поиска. Проведено тестирование двух названых компонентов.

Разработанный метод составляет основу для автоматического включения содержимого научных журналов в граф знаний SciLibRu и создания обучающих корпусов для языковых моделей, ограниченных рамками научных предметных областей. Полученные результаты способствуют развитию систем навигации по графу знаний журналов, а также рекомендательных механизмов и инструментов интеллектуального поиска по русскоязычным научным текстам.

Аннотация: Представлен подход к автоматическому построению вопросов для тестов или викторин при помощи графа знаний DBPedia. Выбранный граф знаний имеет около 5 млн. сущностей и дает возможность делать запросы к семантической сети при помощи языка SPARQL. В статье представлены алгоритм, основные запросы к графу знаний для построения вопросов и нестандартный подход к поиску сущностей.

Аннотация:

Представлена инновационная методология применения технологий семантического веба для поддержки фундаментальных геологических исследований. Рассмотрена проблема семантической интеграции разнородных геологических данных, характеризующихся масштабом разного уровня и междисциплинарностью. Разработана пятиэтапная методология, включающая анализ предметной области, онтологическое концептуальное моделирование, трансформацию данных в граф знаний, развертывание инфраструктуры распределенного доступа к данным на основе концептуальной модели, а также интеграцию с процедурами обработки и анализа. Практическая апробация проведена на трех кейсах: анализе геохимических данных для оценки уровня загрязнения территории, создании информационной системы о разломах и исследовании динамики береговой зоны водохранилищ. Предложенный онтологический подход обеспечивает соответствие FAIR-принципам и преодоление «семантического барьера» в геологических исследованиях. Показано, что технологии семантического веба позволяют перейти от фрагментированных информационных массивов к целостному семантическому пространству геологических знаний, что открывает новые возможности для генерации комплексных научных гипотез и кросс-дисциплинарных исследований.

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: Перевод школьной системы знаний на формальный язык для создания онтологии школьной образовательной математики показал, что существуют пробелы, указывающие на существенные недостатки в конструировании содержания курса геометрии. Результаты проведенного исследования среди студентов Института математики и механики им. Н.И. Лобачевского Казанского (Приволжского) федерального университета по качеству понимания родовидовых понятий, графических представлений геометрических фигур показали взаимосвязь между проблемами в подаче содержания школьного курса планиметрии и качеством знаний студентов.

Аннотация:

Алгоритмы установления соответствия между сущностями осуществляют поиск эквивалентных сущностей в разноязычных графах знаний. Данная проблема возникает, как правило, при интеграции разноязычных графов знаний. В настоящее время решение этой проблемы становится весьма актуальным для практического решения проблем импортозамещения, например, чтобы найти информацию о лекарствах, выпускаемых в разных странах под разными названиями, или же решить проблему поиска эквивалентных запчастей.

В настоящее время известно несколько библиотек с открытым кодом, которые объединяют известные алгоритмы выравнивания сущностей, а также тестовые наборы данных для различных языков. В данной работе описан русско-английский набор данных для экспериментов с нескольким популярными алгоритмами выравнивания сущностей. Особое внимание уделено методам генерации векторных представлений для имен сущностей. В частности, рассмотрены комбинации различных методов генерации векторных представлений (эмбеддингов) имен сущностей с известными алгоритмами выравнивания сущностей. Таблицы с результатами экспериментов дополнены визуализациями. 

Аннотация: Рассмотрено динамическое адаптивное тестирование учебной деятельности учащихся старших классов средних школ г. Красноярска по решению математических задач по преобразованию графиков квадратичной функции в электронных проблемных средах. Динамический адаптивный тест-тренажер позволил провести: пред-тест, диагностирующий уровень остаточных знаний учащихся; динамическую оценку учебной деятельности в процессе самообучения решению задач; пост-тест, диагностирующий уровень обученности учащихся.

Аннотация:

Работа посвящена проблеме интеграции данных для представления научных предметных областей на основе их семантического описания в цифровой библиотеке SciLibRu. В качестве модели данных использованы онтология и граф знаний библиотеки LibMeta. Наполнение библиотеки SciLibRu осуществляется путем добавления данных научных журналов. Показано, как реализованы этапы анализа слабоструктурированных научных публикаций для их встраивания в онтологию библиотеки. При прохождении всех этапов предобработки данных формируется датасет, который может быть использован в обучении языковых моделей для запросов в русскоязычных научных предметных областях.

Приложение работы заключается в создании рекомендательных систем для работы с научными русскоязычными журналами.

Аннотация:

Рассмотрены международные и русскоязычные источники данных, предоставляющие информацию о российских научных организациях. Продемонстрировано, что русскоязычные источники данных содержат больше информации о русскоязычных научных организациях, чем англоязычные, но эта информация остается недоступной для англоязычных источников данных. Также описаны эксперименты по сопоставлению и интеграции информации о российских научных организациях в международных и российских источниках данных. Рассмотрены такие источники данных, как GRID, русскоязычная и англоязычная Wikipedia, Wikidata и eLIBRARY.ru. Работа является промежуточным этапом на пути к созданию открытого и расширяемого графа знаний.