• 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

Модель лингвистического графа знаний «Turklang» как база для создания инструментов обучения тюркским языкам

Айрат Рафизович Гатиатуллин, Николай Аркадиевич Прокопьев
251-265
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.

Ключевые слова: граф знаний, база знаний, лингвистический ресурс, лингвистическая единица, малоресурсные языки, тюркские языки, веб-портал, электронное образование, контроль знаний, автоматизированная оценка ответа.

О представлении результатов научного института в виде графа знаний в семантической библиотеке

Ольга Муратовна Атаева, Владимир Алексеевич Серебряков, Наталия Павловна Тучкова
798-818
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.

Ключевые слова: цифровая библиотека LibMeta, прикладная онтология, граф знаний, источники данных, разработка онтологии, научные результаты в цифровой среде, научный институт.

Разработка программного комплекса генерации вопросов по заданным субъектам при помощи семантической сети

Михаил Дмитриевич Андреичев, Александр Андреевич Ференец
68-94
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.
Ключевые слова: семантическая сеть, генерация вопросов, связанные данные, онтология, граф знаний, RDF, SPARQL, DBPedia.

Онтологический подход в обучении геометрии

Лилиана Рафиковна Шакирова, Марина Викторовна Фалилеева
465-473
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.
Ключевые слова: онтологический подход, обучение математике, планиметрия.

V Международная Конференция «Информационные технологии для наук о земле и приложения для геологии, горной промышленности и экономики. Ites&Mp-2019»

Вера Викторовна Наумова
1279-1300
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.

Ключевые слова: информационные технологии, науки о Земле.

Информация о российских научных организациях в международных и русскоязычных источниках данных

Зинаида Владимировна Апанович
756-769
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.

Ключевые слова: разноязычные графы знаний, идентификация сущностей, научные организации, корректность.

Как эмбеддинги имен сущностей влияют на качество выравнивания сущностей

Даниил Иванович Гусев, Зинаида Владимировна Апанович
52-79
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. 

Ключевые слова: разноязычные графы знаний, идентификация сущностей, cross-lingual entity alignment, knowledge graphs, relational embeddings, name embeddings.

Динамические адаптивные тесты-тренажеры в преподавании математики

Павел Петрович Дьячук, Павел Петрович Дьячук (мл.), Людмила Васильевна Шкерина
57-64
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.
Ключевые слова: динамическая оценка, учебная деятельность, проблемная среда, управление, диагностика.
1 - 8 из 8 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.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества