Аннотация:

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.

Аннотация:

Представлены результаты по созданию методов управления математическим знанием в контексте цифровых математических библиотек. Программные инструменты, разработанные на основе этих методов, являются частью цифровой экосистемы OntoMath, в рамках которой осуществляется их взаимодействие. Приведено краткое описание архитектуры экосистемы OntoMath, выделены уровни предметных онтологий и внешних онтологий, а также уровень программных инструментов и сервисов. В отдельную категорию выделены семантические сервисы. Этим термином обозначены программные инструменты, в функционале которых используются запросы к предметным онтологиям для обеспечения управления объектами знаний. Даны общие описания разрабатываемых предметных онтологий: образовательной математической онтологии OntoMath^Edu и онтологии профессиональной математики OntoMath^PRO. Отражено развитие образовательной онтологии в направлении включения образовательных пререквизитных связей между классами. Среди программных инструментов цифровой экосистемы выделены сервисы поиска по математическим электронным коллекциям, сервис семантического аннотирования математических документов, инструменты семантической разметки образовательных математических документов, а также система автоматической генерации проверочных тестов по математическим образовательным дисциплинам.

В рамках цифровой экосистемы OntoMath развиваются рекомендательные системы специального назначения. В текущей версии экосистемы представлены рекомендательная система формирования списка близких статей, основанная на онтологии OntoMath^PRO, рекомендательная система назначения экспертов для поддержки процесса научного рецензирования и рекомендательные системы подбора предметных классификаторов УДК и кодов Mathematics Subject Classification для математических документов. Приведены также результаты, полученные в направлении создания фабрики метаданных цифровой библиотеки, включающей сервисы и инструменты извлечения, уточнения, пополнения и нормализации метаданных документов электронных математических коллекций. Отметим, что экосистема OntoMath разрабатывается как технологическая основа цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация:

Представлен набор семантических сервисов, разработанных с целью поддержки образовательного процесса в области математики. Функционал этих сервисов основан на использовании математических онтологий OntoMath^Edu и OntoMath^PRO. Онтология профессионального математического знания OntoMath^PRO предназначена для классификации и систематизации математических понятий и включает несколько важнейших областей математики. Образовательная математическая онтология OntoMath^Edu системно представляет знания по учебному курсу «Планиметрия». Для применения онтологий в образовательных приложениях разработан подход к проектированию пререквизитных отношений в названных онтологиях. Для поддержки математического образования разработаны сервисы семантического поиска по математическим формулам, семантического аннотирования учебных материалов, визуализации подграфов семантической сети онтологии OntoMath^Edu, а также параллельный формальный/неформальный корпус математических утверждений и система автоматической генерации тестовых вопросов по математическим дисциплинам.

Приведены примеры успешного применения разработанных программных инструментов. Эти инструменты встроены в цифровую экосистему OntoMath, в рамках которой осуществляется взаимодействие семантических сервисов управления математическим знанием.  

Аннотация:

Рассмотрена задача нахождения наиболее релевантных документов в результате расширенного и уточненного запроса. Для ее решения предложены модель поиска и механизм предварительной обработки текста, а также совместное использование поисковой системы и модели, построенной на основе индекса с помощью алгоритмов word2vec для генерации расширенного запроса с синонимами и уточнения результатов поиска на основе подбора похожих документов в цифровой семантической библиотеке. В работе исследуется построение векторного представления документов применительно к массиву данных цифровой семантической библиотеки LibMeta. Решалась задача обогащения пользовательских запросов синонимами. При построении модели поиска совместно с алгоритмами word2vec использован подход «сначала индексация, затем обучение», что позволяет получить более точные результаты поиска. Обучение модели проводилось на базе контента библиотеки для предметной области «Математика». Приведены примеры расширенного запроса с использованием синонимов.

Аннотация:

В работе проведено исследование, связанное с поиском схожих документов по математике. Разработан рекомендательный алгоритм нахождения похожих научных статей по данной тематике, использующий приоритетный поиск по математическим формулам с текстовым подкреплением.

Выполнен перевод текста из графического в текстовое представление через технологию OCR для последующего анализа и индексации. В процессе анализа реализовано разбиение текста на блоки с последующим извлечением из текста значимых формул, ключевых слов и фраз. В процессе индексации сформирована векторная база данных на основе векторных представлений формул, полученных через процесс эмбеддинга. Результаты индексации использованы при поиске статей, имеющих сходство с документом, подаваемым пользователем на вход алгоритма. Получен список похожих статей с сортировкой результатов по метрике близости векторных представлений формул.

Исходные данные представляют собой около 5000 научных статей, посвященных различным исследованиями по математической тематике и представленных в виде PDF-файлов.

Эксперимент проведен на основе данных конкретного контента библиотечной системы, но предложенная технология может быть распространена на другие библиотечные системы, в том числе содержащие статьи по другим тематикам, например, по физике и другим точным наукам.

Аннотация:

Представлены методы создания цифровых математических коллекций, включающих неструктурированные наборы документов. Эти наборы содержат материалы сборников научных конференций, а также статьи из архивов математических журналов «доцифрового» периода.

Формирование обязательного набора метаданных названных документов произведено с помощью программных инструментов фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii DML. Для уточнения и пополнения наборов метаданных документов цифровых коллекций использованы методы извлечения знаний из Wikidata.

Разработана система SPARQL-запросов для поиска в Wikidata информации о документах электронных коллекций и их авторах. Обозначен набор сущностей Wikidata, определяющих признаки поиска, а также последующую фильтрацию полученных результатов.

Предложены методы уточнения и дополнения библиографических ссылок, приведенных в статьях. При формировании метаданных документов ретро-коллекций произведен поиск в Wikidata сведений о годах жизни авторов статей, а также URL веб-страниц с информацией о статьях и их авторах. Приведены результаты формирования нескольких новых электронных коллекций цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация:

Классификация документов с присвоением кодов-классификаторов является традиционным способом систематизации и поиска документов по определенной тематике. Универсальная десятичная классификация (УДК) лежит в основе систематизации знаний, представленных в библиотеках, базах данных и других хранилищах информации. В России УДК является обязательным реквизитом всей книжной продукции и информации по естественным и техническим наукам. Выбор классификационных кодов связан с анализом структуры дерева классификатора и традиционно выполняется автором научной статьи.

В настоящей работе предложено решение задачи автоматизации подбора классификационного кода УДК для математической статьи на основе специального ресурса – онтологии OntoMath^PRO профессиональной математики, разработанной в Казанском федеральном университете. Подходом к решению задачи автоматизации является создание «кодовых карт» для каждого классифицирующего кода в дереве УДК в области математики. Под «кодовой картой» понимается взвешенный набор всех математических именованных сущностей, извлеченных с помощью онтологии OntoMath^PRO из коллекции статей с заданным кодом УДК. Создание «кодовых карт» основано на гипотезе о том, что выбор кода УДК обуславливается определённым набором классифицирующих признаков, которые можно представить классами из онтологии OntoMath^PRO. Предложенная гипотеза проверена и подтверждена: проверка гипотезы проведена на коллекции математических статей, опубликованных в журнале «Известия ВУЗов. Математика» в течение 1999–2009 гг.

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.

Аннотация:

Использован подход онтологического проектирования для описания семантики некоторых краевых задач в цифровой библиотеке LibMeta.

Для описания задач в библиотеке LibMeta установлены связи терминов и понятий с классическими определениями математической энциклопедии и других первоисточников. Установление связей позволяет сформировать словарь и тезаурус прикладной предметной области краевых задач и поместить результаты в семантическую среду цифровой библиотеки. Примеры такого подхода продемонстрированы с использованием возможностей семантической библиотеки LibMeta, в которую в процессе развития интегрированы в оцифрованном виде версия математической энциклопедии, энциклопедии математической физики, классификаторы, прикладные математические тезаурусы и словари. Новые термины из публикаций после добавления в контент библиотеки отразились со связями в математической энциклопедии. Тезаурус для задач предметной области теории упругости был впервые создан путем интеграции предметных словарей, классификаторов, метаданных публикаций профильного журнала и энциклопедического контента библиотеки LibMeta. Цель таких исследований состоит в предоставлении пользователю дополнительных сервисов в поиске публикаций в прикладной научной области.

Аннотация:

Описаны современные модели и средства публикации и распространения научных знаний. Охарактеризованы современные информационные системы управления научными изданиями и сервисы, определяющие их функциональность.

Введено понятие цифровой инфраструктуры электронного научного журнала как комплекса, который объединяет программную платформу, реализующую основные рабочие процессы управления электронным журналом, и информационные системы, которые обеспечивают функционирование как основных, так и дополнительных сервисов, учитывающих, в частности, специфику предметной области журнала.

Представлен подход к организации цифровой инфраструктуры электронного научного журнала на основе открытой программной системы Open Journal Systems (OJS). Предложены сервисы, расширяющие функциональные возможности этой системы и учитывающие специфику предметной области научных журналов. На основе технологии расширения функционала OJS созданы программные модули, обеспечивающие автоматизацию ряда редакционных процессов электронного научного журнала.

Представлена система сервисов автоматической обработки коллекций научных документов. Эти сервисы обеспечивают проверку соответствия документов коллекций принятым правилам формирования коллекций и преобразования документов в установленные форматы; структурный анализ документов и извлечение метаданных, а также их интеграцию в научное информационное пространство. Система сервисов позволяет автоматически выполнять набор операций, который не реализуем за практически приемлемое время при традиционной «ручной» обработке электронного контента, и предназначена для обработки больших коллекций научных документов.

Охарактеризованы алгоритмы автоматической стилевой валидации текстов на этапе регистрации статьи в информационной системе электронного научного журнала, автоматического подбора рецензентов, рассылки уведомлений и контроля сроков рецензирования.

Представлены методы обработки документов, содержащих математические формулы, в частности, алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов. Указаны основные идеи, подходы и уже полученные результаты по разработке семантических технологий управления математическими знаниями, в том числе, подход к построению рекомендательных систем на основе онтологий математического знания и метод автоматизации процесса первичной обработки научной статьи, использующей TеX-нотацию.

Охарактеризована проблема построения системы анализа и оценки информационного и социального воздействия публикуемого научного контента на его пользователей. Проведено сопоставление традиционных (библиометрических и наукометрических) и альтернативных показателей такой оценки. Описан мировой опыт использования информетрических сервисов на сайтах научных журналов. Обсуждены варианты реализации этих подходов в рамках цифровой инфраструктуры электронного научного журнала.

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.

Аннотация: Обсуждены возможности расширения поискового запроса при наличии тезауруса предметной области. Роль контекста, задаваемого связями терминов тезауруса, заключается как в уточнении запроса, так и в увеличении масштабов выборки по запросу. Особое значение процесс расширения запроса имеет для научных предметных областей, где поиск опирается на специальную терминологию. В этом случае необходимо использовать тезаурусы предметных областей, чтобы минимизировать появление информационного шума. Предлагаемый подход позволяет учитывать особенности применения аналогичной терминологии в различных предметных областях. Примеры использования тезауруса отдельных разделов уравнений математической физики и смежных областей демонстрируют эффективность выбранного подхода исследований. Благодаря связям с понятиями информационных ресурсов других областей знаний, расширение информационного запроса захватывает поисковые поля отдаленных предметных областей и различных типов данных, текстов, символьных, звуковых и видеоархивов. Исследования показали, что расширение запроса на основе семантики контекста улучшает качество поиска научных публикаций в цифровой информации и повышает эффективность научных междисциплинарных исследований.

Аннотация:

Дан обзор существующих решений по семантическому анализу математических документов, а также описан метод автоматического семантического анализа документов, представленных в формате PDF. Разработанный метод позволяет выделять математические формулы внутри документа, анализировать их структуру, выполнять поиск локальных переменных формулы и их определений в документе, а также связывать переменные формулы и понятия из онтологии. Преимуществом разработанного метода перед другими существующими является независимость от разметки исходного PDF-документа, что расширяет область применения метода. Приведены оценки полноты, точности и F-меры для алгоритмов поиска переменных и связывания локальных переменных с формулами. Полученная семантическая разметка документа позволяет создавать коллекции документов, пригодных для сервиса семантического поиска формул, который является одним из сервисов цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация: Описано приложение OntoDictionary, которое предназначено для работы с научными математическими статьями и онтологиями, созданными в редакторе Protege. Приложение способно создавать словарь онтологии, разбивать его элементы на концепты и обрабатывать их в булевом поиске. Имеется функционал для выделения определённых именных групп из математических статей. Новизна заключается в создании и методе обработки именных групп, содержащих формулы. Формулы обрабатываются независимо от их типа. Построен отбор кандидатов в термины. По всему функционалу произведён ряд экспериментов с онтологией математического знания OntoMathPRO, которая также была разработана в Казанском федеральном университете.

Аннотация:

Обогащение образовательных текстов семантическим содержимым (в частности, дополнение документа гиперссылками на страницы сервиса, отображающего подробную информацию о понятиях, используемых в тексте) способствует повышению эффективности усвоения материала обучающимися. Существующие методы семантической разметки образовательных текстов не учитывают структурные особенности таких документов, что приводит к избыточному распознаванию понятий.

В статье описано развитие метода автоматического аннотирования математических понятий в образовательных математических текстах путем добавления функционала для учета структуры образовательного документа. Основное назначение метода заключается в обработке образовательных материалов курса дистанционного образования «Технология решения планиметрических задач». Соблюдение единого шаблона при создании страниц курса позволяет применить анализ веб-разметки страниц и ключевых слов, примененных создателями курса. Основной задачей в данном процессе является определение типа ячеек таблицы, в которых находятся текстовые фрагменты образовательных материалов. В соответствии с рекомендациями создателей курса, определения необходимо выделять в ячейках, содержащих постановку задачи, а также в тех блоках, где указаны входные данные задачи. Определение типа ячеек таблиц производится с помощью анализа их атрибутов и поиска ключевых слов в их содержимом. Такое ограничение распознаваемых фрагментов текста позволяет улучшить восприятие страниц курса учеником и повысить качество усвоения учебного материала.

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.

Аннотация: Предложен подход к интеллектуальному поиску сложных объектов в различных типах структурно размеченных текстов, который может быть применен для обработки Больших данных (Big Data). Исследуются два вида представления информационных объектов: реляционные базы данных (РБД), которые структурно размечены своими схемами, и полнотекстовые естественнонаучные документы, содержащие математические выражения (формулы). Для таких полнотекстовых документов предлагается дополнительная автоматизированная разметка для организации поиска формул. В обоих случаях источником информации для построения онтологии и, в дальнейшем, организации поиска являются тексты на естественном языке, которые относятся к слабоструктурированным данным. Для РБД это комментарии к наименованиям таблиц и их атрибутов, а для естественнонаучных документов (статей, монографий и т. д.) – текстовое содержимое размеченных документов.

Аннотация:

Обсуждено использование механизмов машинного обучения, анализа естественного языка и интеллектуального поиска в области юриспруденции. Основные ожидаемые результаты – методология применения алгоритмов текстовой аналитики и семантического анализа естественного языка (NLP) в задачах управления знаниями в судебном делопроизводстве, а также других видах юридической практики. Полученные результаты могут быть применены в области образования и управления знаниями в более широком контексте, поскольку исследование лежит на стыке юриспруденции, математической и компьютерной лингвистики.

Описан прототип многоагентной системы интеллектуального анализа текстов в юриспруденции, способной на имеющейся базе данных судебных документов выявлять общие зависимости, предоставлять для ознакомления юридические дела, близкие по тематике, рекомендовать наиболее вероятные исходы судебного рассмотрения или помечать важные места, на которые следует обращать внимание при процессуальных действиях с использованием инструментов текстовой аналитики.

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.