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:

Рассмотрены актуальные проблемы наукометрии, возникающие на фоне роста публикационной активности и широкого внедрения технологий генеративного искусственного интеллекта. Проанализирован существующий наукометрический инструментарий анализа научной деятельности, подразделяемый на количественные метрики и методы картографирования науки (анализ сетей цитирований, академическая генеалогия, семантический анализ и др.). Сделана попытка преодоления ограничений традиционного цитатного анализа, таких как «семантическая слепота» и уязвимость к манипуляциям. В качестве возможного решения предложена концептуальная модель, в которой единицей анализа выступает не публикация в целом, а отдельное «ключевое утверждение». Такой подход предполагает фиксацию не только содержания тезиса, но и его типа, области релевантности и характера связей с другими утверждениями (подтверждение, опровержение, уточнение, обобщение и т. д.). В контексте данного подхода предложены принципы расчета модифицированных наукометрических метрик.

Представлены результаты апробации предложенной модели на массиве из 728 статей журнала «Информатика и образование» (2016–2025 гг.). С использованием больших языковых моделей проведен анализ, результаты которого показали, что ретроспективное извлечение утверждений сталкивается с трудностями, связанными со сложившейся культурой научной коммуникации; поэтому отмечено преимущество самостоятельного формулирования ключевых утверждений (как особого типа метаданных) непосредственно авторами публикаций. Намечены возможные пути развития концепции «эмбеддинг-пространства знаний», которая в перспективе могла бы дополнить существующие подходы анализа динамики развития научных идей и теорий.

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:

Проектирование учебных планов в условиях динамики образовательных стандартов смещается от статичного набора дисциплин к системному моделированию. Этот подход должен учитывать многоуровневые взаимосвязи и логику формирования сквозных компетенций. Целью исследования являются создание и апробация методического инструментария для анализа образовательных программ вузов на основе методов сетевого анализа. Учебный план формализован в виде неориентированного графа, где вершинами выступают дисциплины, а ребрами – связи через общие компетенции. В работе применен многоаспектный сетевой анализ, включающий расчет мер центральности: степени связности, посредничества, близости к другим узлам, степени влиятельности – и ключевых топологических метрик: плотности, модулярности, диаметра и коэффициента кластеризации. Эмпирическую базу составили данные учебных планов трех вузов города Омска. Проведенный анализ выявил существенные структурно-топологические различия в архитектуре образовательных программ, обусловленные их ведомственной принадлежностью и целевыми моделями подготовки. Сетевые метрики позволяют количественно оценить междисциплинарную связность и модульность программ, что недоступно для традиционных подходов. Полученные результаты подтверждают высокий диагностический потенциал сетевого анализа для обоснованной оптимизации учебных планов и верификации соответствия профессиональным компетенциям.

Аннотация:

Настоящее исследование является продолжением работы над пилотной системой по детекции противоречий в судебных постановлениях, целью которой является выявление противоречий между судебными постановлениями по делам об административных правонарушениях и регулирующими нормами. Представленный ранее пайплайн, включающий правиловую предобработку документов, поиск по репозиторию правовых норм и дообучение LLM с использованием адаптера LoRA, обеспечил приемлемый уровень качества [1], однако имел ряд ограничений, связанных с компонентом RAG. В отличие от LLM, RAG не обучался на юридических текстах, что приводило к потере релевантных для сопоставления фрагментов на этапе поиска сходных текстовых пар, в связи с чем проведен анализ качества RAG и выполнено улучшение RAG-части системы.

Для оценки полноты извлечения данных созданы датасет из 30 документов и автоматические тесты, содержащие все пары релевантных для сопоставления предложений из данного датасета (более ста пар). На этих данных рассчитана полнота для исходной версии модели, использующей эмбеддинги предложений sbert_large_nlu_ru для создания векторной базы и вычисления косинусной близости.

Для повышения полноты извлекаемых данных проведены следующие эксперименты: (1) дообучение исходных эмбеддингов на обучающем датасете; (2) добавление модели-ранжировщика с дообучением и без; (3) комбинирование вариаций «базовые/дообученные эмбеддинги» и «базовый/дообученный ранжировщик» на нескольких версиях параметра top_k (количество извлекаемых соответствий); (4) замена модели эмбеддингов предложений на другие варианты. В результате существенно повысилось качество RAG – с 72% до 90%, однако увеличение количества извлекаемых фрагментов снизило общую точность системы, что требует ее дальнейшей калибровки. Кроме того, проведены реорганизация базы кодексов, расширение тестовой выборки и улучшение алгоритма фильтрации нерелевантных предложений из постановлений.

Аннотация: Веб-граф является наиболее популярной моделью фрагментов реального Веба, применяемой в науке о Вебе. Исследование сообществ в веб-графе способствует лучшему пониманию организации фрагмента Веба и процессов, происходящих в нём. Предложено выделить в веб-графе коммуникационный граф, содержащий только те вершины (и дуги между ними), которые имеют встречные дуги, и в нём исследовать задачу разбиения на сообщества. По аналогии с социальными исследованиями связи, реализуемые через ребра в коммуникационном графе, предложено называть «сильными», а все остальные – «слабыми». На сильных связях строятся тематические сообщества, имеющие содержательную интерпретацию. В то же время слабые связи способствуют коммуникациям между сайтами, не имеющими общих признаков по сфере деятельности, географии, подчиненности и т. д., и в основном сохраняют связность фрагментов Веба даже при отсутствии сильных связей. Эксперименты, проведенные для фрагмента научно-образовательного Веба России, показали возможность содержательной интерпретации полученных результатов и перспективность такого подхода.

Аннотация:

Спайковые нейронные сети (далее — СНС, т. е. нейросети, передающие информацию во времени с помощью импульсов) требуют временного входа, тогда как в задачах компьютерного зрения данные чаще заданы статическими изображениями. В работе рассмотрено преобразование вида «изображение – временной сигнал – импульсы» и исследовано влияние способа входного кодирования на динамику обучения СНС, плотность импульсной активности и вычислительную стоимость обработки. В экспериментальной части реализованы и сопоставлены два семейства кодирования: кодирование по времени первого импульса (Latency) и пуассоновское кодирование по интенсивности (Poisson); для них рассмотрены четыре режима: базовый Latency без подавления фона, модифицированный Latency с порогом тишины, стохастический Poisson и детерминированный Poisson. В качестве метрик использованы среднее число импульсов на пример, число синаптических операций, прокси-показатель энергозатрат и характеристики конкуренции нейронов скрытого слоя. Эксперименты на наборе MNIST (60000 обучающих и 10000 тестовых изображений) для сети со скрытым слоем из 100 нейронов и горизонтом моделирования 200 шагов показали, что все исследованные режимы обеспечивают устойчивое обучение без коллапса активности. При этом модифицированный Latency с порогом тишины
 оказался наиболее эффективным по соотношению «полезная активность — вычислительная стоимость»: при количестве спайков на один пример 323.41 для него число синаптических операций составило 14295.09, тогда как базовый Latency без фильтрации фона при близкой выходной активности (311.22 импульса на пример) потребовал 78400 синаптических операций.

Аннотация:

Представлены решения проблемы распознавания усталости человека по изображению его лица. Сначала рассмотрены уже существующие алгоритмы, а затем предложена и реализована модель собственной архитектуры. В заключении приведены итоговые показатели работы модели.

Аннотация:

Представлен метод извлечения главных результатов и формул из текстов математических научных статей на основе большой языковой модели DeepSeek. Разработанный метод состоит из следующих шагов: формирование базы аннотаций статей, выделение из них формулировок главных результатов, поиск этих результатов в основном тексте, извлечение в найденных фрагментах ключевых формул с переводом в LaTeX.

 Получены оценки построенного решения по метрикам точности, полноты и F-меры. Средние значения F-меры по тестовой коллекции математических статей для основных результатов и связанных с ними формул равны соответственно 0.93459 и 0.9294.

В качестве способа хранения полученных главных результатов и формул предложена система управления базами данных MySQL, приведено описание соответствующей структуры базы данных.

Аннотация:

Рассмотрена проблема создания динамических нарративных систем для видеоигр с интерактивностью в реальном времени. Представлены разработка и тестирование компонента интеграции GPT для генерации диалогов, выявившие критическое ограничение облачных решений – задержку в 30 с., неприемлемую для игрового процесса. Предложена гибридная архитектура адаптивной системы, сочетающая LLM с механизмами обучения с подкреплением. Особое внимание уделяется решению проблем консистентности игрового мира и управлению долгосрочным контекстом взаимодействий с NPC через RAG-подход. Обоснован переход к парадигме Edge AI с применением методов квантования для достижения целевой задержки 200–500 мс. Разработаны метрики оценки персонализации и динамической адаптации контента.

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:

Робастность модели к незначительным отклонениям в распределении исходных данных является важным критерием во многих задачах. Нейронные сети могут показывать высокую точность (accuracy) на обучающей выборке, но при этом качество на тестовой выборке может сильно падать из-за разного распределения данных, причем ситуация только усугубляется на уровне подгрупп внутри каждой категории.

В данной статье мы показываем, как робастность модели на уровне подгрупп может быть значительно улучшена с помощью подхода, основанного на доменной адаптации векторных представлений. Мы обнаружили, что применение состязательного подхода к ограничению векторных представлений дает существенный прирост метрики точности (accuracy) в сложной подгруппе по сравнению с предыдущими моделями. Метод протестирован на двух независимых наборах данных, точность в сложной подгруппе на наборе данных Waterbirds составляет 90.3 {y : waterbirds;a : landbackground}, а на наборе данных CelebA – 92.22 {y : blondhair;a : male}.

Аннотация:

Представлен новый точный алгоритм MCE извлечения основного содержимого с новостных веб-сайтов. Предложенный алгоритм использует анализ структуры объектной модели документа (DOM) и метрики плотности контента
для идентификации и извлечения информационного ядра веб-страницы. Реализованный подход объединяет три ключевые особенности: максимальное количество прямых дочерних элементов с текстом, максимальное текстовое содержимое без дочерних элементов, содержащих текст, и ближайшее расположение
к средней глубине узла. Алгоритм продемонстрировал лучшую производительность по сравнению с существующими решениями, такими как Boilerpipe и Readability, достигая 99,96% точности, 99,69% полноты и 99,80% F1-меры на использованном комплексном наборе данных из 500 разнообразных веб-страниц. Языково-независимый дизайн делает алгоритм особенно эффективным для извлечения мультиязычного контента, включая языки со сложной структурой, такие, например, как арабский.

Аннотация:

Представлена информационно-аналитическая система оценки восьми когнитивных функций авиационного персонала на основе нечеткой логики. На вход системы подаются 14 входных переменных, являющихся результатами прохождения испытуемыми 13 валидизированных психодиагностических методик. Основой функционирования системы является алгоритм нечеткого вывода Мамдани, масштабируемый под размерность входного пространства (1, 2 или 3 метрики) и использующий адаптивные базы продукционных правил (3, 9 или 27). Сформированные количественные оценки восьми когнитивных функций в диапазоне [0; 1] поступают на трехуровневый классификатор, реализующий их качественную интерпретацию посредством отнесения к одной из трех зон: риска [0; 0.4], допустимого уровня (0.4; 0.7] или высокого уровня (0.7; 1]. Практическая значимость разработанной информационно-аналитической системы заключается в создании её как инструмента автоматизированной поддержки принятия решений для специалистов по профессиональному отбору. Внедрение системы позволит перейти от бинарной оценки «годен/не годен» к дифференцированному управлению кадровыми рисками, учитывающему структуру когнитивного профиля кандидата.

Аннотация:

Рассмотрены современные подходы к субсловной токенизации текстов применительно к малоресурсному таджикскому языку, характеризуемому сложной морфологической структурой и высокой вариативностью словоформ. В ходе исследования был сформирован и предварительно обработан масштабный разнородный корпус, включающий 99 книг и 134497 текстовых статей различных жанров и тематик, общий объем которого превышает 33 млн токенов. Корпус был очищен от шумов, нормализован и использован в качестве основы для обучения и последующего тестирования субсловных моделей.

На базе названного корпуса были обучены и проанализированы пять моделей токенизации, реализующих алгоритмы BPE, WordPiece и Unigram с использованием библиотек Hugging Face Tokenizers и SentencePiece. Сравнительная оценка проведена по ряду ключевых показателей, включая долю неизвестных слов (OOV), степень сжатия текстового представления, скорость токенизации, а также характеристики распределения n-грамм, позволяющие оценить способность моделей отражать морфологическую и структурную организацию языка. Результаты экспериментов позволили выявить сильные и слабые стороны различных подходов к субсловной сегментации и определить наиболее эффективные стратегии токенизации в условиях морфологической сложности
таджикского языка. Полученные выводы могут быть использованы при разработке языковых моделей и прикладных NLP-инструментов для таджикского и других малоресурсных языков, способствуя расширению их присутствия в цифровой среде.

Аннотация: Институциональные репозитории (ИР) повышают общественную ценность, рейтинг, престиж и видимость как отдельных исследователей, так и соответствующих университетов. Репозитории наполняются за счет собственного контента и предоставляют к нему доступ другим исследователям по всему миру. Количество ИР растет за счет подключения к работе по их созданию вузовских библиотек. Библиотеки заинтересованы в том, чтобы все материалы, размещаемые в ИР университета, были востребованы пользователями и использовались в учебном и научном процессе. Поэтому, кроме собственной поисковой системы репозитория и поисковых индексов Google и Яндекс, ресурсы ИР должны быть отражены в электронном каталоге, что максимально приближает их к читателю. В статье описаны бизнес-процессы, внедренные библиотекой Самарского университета в практику работы с электронными ресурсами репозитория университета.

Аннотация:

Статья посвящена разработке и экспериментальной верификации модульной архитектуры пользовательского интерфейса для игровых проектов на движке Unreal Engine. В ходе исследования выявлены типовые антипаттерны проектирования UI (монолитные виджет-структуры, жесткие ссылки, пренебрежение абстракцией, платформенная зависимость) и проведен анализ существующих архитектурных подходов (Data-Driven UI, MVC, MVVM), показавший их ограничения. Предложена архитектура, интегрирующая фреймворк Common UI, механизм асинхронной загрузки с мягкими ссылками (Soft References), систему тегов Gameplay Tags и реестр данных для динамической генерации меню настроек. Архитектура реализована в виде плагина AdvancedGameUserInterface. Его экспериментальная апробация с участием 12 разработчиков и 5 дизайнеров интерфейсов подтвердила эффективность предложенного решения по трем ключевым метрикам: сопровождаемость, производительность и масштабируемость. Сформулированы практические рекомендации по применению разработанной архитектуры в зависимости от масштаба игрового проекта. Полученные результаты могут быть использованы разработчиками для повышения качества и снижения затрат на сопровождение пользовательских интерфейсов в игровых проектах на Unreal Engine.

Аннотация:

Проведен сравнительный анализ методов сегментации изображений пожара с использованием пороговой обработки в цветовом пространстве HSV и нейронной сети U-Net. Цель исследования заключалась в оценке эффективности этих подходов по времени выполнения и точности детекции огня на основе метрик RMSE, IoU, Dice и MAPE. Эксперименты были проведены на четырех различных изображениях пожара с вручную подготовленными истинными масками пожаров. Результаты показали, что метод HSV обеспечивает высокую скорость обработки (0.0010–0.0020 с), но склонен к детекции не только огня, но и дыма, что снижает его точность (IoU 0.0863–0.3357, Dice 0.1588–0.5026). Нейронная сеть U-Net демонстрирует более высокую точность сегментации огня (IoU – до 0.6015, Dice – до 0.7512) за счет избирательного выделения пламени, однако требует значительно большего времени (1.2477–1.3733 с) и может недооценивать общую площадь пожара (MAPE – до 78.5840%). Визуальная оценка подтвердила различия в поведении методов: HSV захватывает дым как часть целевой области, тогда как U-Net фокусируется исключительно на огне. Выбор между методами зависит от приоритетов задачи: скорости или точности. Предложены направления дальнейших исследований, включая оптимизацию U-Net и разработку гибридных подходов.

Аннотация:

Рассмотрены проблемы оценки достоверности информации, извлекаемой из научно-популярных текстов. Как известно, научно-популярный жанр характеризуется свободным стилем изложения материала, нестрогими отсылками к первоисточникам и экспертным мнениям, наличием спорных утверждений и выводов. Уточнение этих компонент авторских рассуждений может существенно повысить степень доверия к ним критически настроенных читателей или, наоборот, позволит опровергнуть тезисы, приводимые авторами.

В работе предложен новый подход к решению задачи оценки достоверности информации, содержащейся в научно-популярных публикациях. Подход предполагает применение теории аргументации Д. Уолтона для выявления потенциально недостоверных утверждений и логических ошибок в рассуждениях. Поиск в научных базах данных и вычисление метрик доверия к научным публикациям на основе их метаданных и научных рейтингов будет обеспечивать верификацию спорных утверждений и оценку их достоверности. Применение больших языковых моделей позволит сгенерировать объяснения принимаемых решений.

Для разработки и апробации этого подхода предложены две методики сбора данных. В первой используются корпуса русскоязычных научно‑популярных текстов и комментарии к ним с аргументативной разметкой. Такая разметка включает, в том числе, полемические схемы аргументации, аннотированные вручную, которые подвергают сомнению тезис или аргумент автора. Базой второй методики служит генерация с помощью LLM синтетических тезисов и научно-популярных статей на основе реальных научных публикаций.

 

Аннотация:

Использование моделей Vision Transformer (ViT) в реальной медицинской практике, например в больницах или диагностических центрах, часто затруднено, потому что на рабочих компьютерах врачей обычно нет мощных графических процессоров (GPU), а имеющиеся вычислительные ресурсы ограничены. В настоящей работе рассмотрен полный путь практической реализации модели на этапе применения (pipeline инференса), направленный на снижение вычислительных затрат без существенной потери качества.

Предложенный подход объединяет несколько методов оптимизации.
Во-первых, использована дистилляция знаний (knowledge distillation) – метод обучения, при котором компактная модель копирует поведение более крупной и точной модели-учителя. Во-вторых, применено экспоненциальное скользящее среднее (Exponential Moving Average, EMA) весов, позволяющее стабилизировать обучение и повысить обобщающую способность модели.
В-третьих, исследована посттренировочная квантизация до целочисленного формата INT8 (post-training quantization, PTQ), направленная на уменьшение размера модели и ускорение инференса. Дополнительно рассмотрен упрощенный вариант квантизации совместно с обучением (QAT-lite), при котором эффекты квантизации частично учитываются во время дообучения модели.

Эксперименты проведены на датасете ISIC, содержащем дерматоскопические изображения кожных новообразований. Оценка качества моделей включает стандартные метрики классификации: точность (accuracy), макроусредненную F1-меру и площадь под ROC-кривой (ROC-AUC). Проанализированы характеристики производительности на центральном процессоре (CPU), включая задержку инференса, пропускную способность, потребление памяти и итоговый размер модели.

Полученные результаты показали, что посттренировочная INT8-квантизация позволяет сохранить качество, близкое к модели в формате FP32, при существенном снижении требований к памяти и вычислительным ресурсам. В то же время использование QAT-lite не демонстрирует устойчивых и воспроизводимых улучшений по сравнению с PTQ.

Аннотация:

Предложен подход к прогнозированию показателя качества распознавания речи Word Error Rate (WER) на основе акустических характеристик сигнала и вычисления перплексии языковых моделей. Предлагаемый метод включает в себя создание разнообразных наборов аудиоданных путем применения различных типов акустических искажений к чистым речевым образцам на различных уровнях качества и разборчивости. В отличие от предыдущих работ, извлекается и анализируется полный набор речевых признаков: прогнозирование значения отношения сигнал/шум (signal-to-noise ratio, SNR), нейросетевые метрики качества звука (NISQA и др.), метрики уверенности модели распознавания речи, а также перплексия текста гипотезы ASR по языковой модели в качестве дополнительного признака для обучения единой модели прогнозирования WER.

Проведены эксперименты с использованием современных архитектур распознавания речи для демонстрации эффективности предлагаемого метода в прогнозировании WER в различных акустических условиях. Показано, что включение перплексии существенно повышает качество прогноза WER, в частности для данных, где акустические признаки слабо коррелируют с ошибками распознавания. Результаты применимы для автоматической оценки ожидаемого качества распознавания речи и фильтрации аудиовходов.

Аннотация:

С появлением науки о сетях стало возможным исследовать сложные сетевые системы, в том числе социальные и информационные, посредством представления их в виде графовых моделей. Рост в геометрической прогрессии общего объема научных публикаций обуславливает актуальность задач анализа их взаимосвязей. В науке о сетях для решения данных задач разрабатываются модели и методы, относящиеся к сфере так называемых сетей цитирования. Однако сетевые метрики не используются при анализе публикаций в базах цитирования.

В работе рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при выборе источников информации на основе данных о цитировании научных публикаций. Разработан программный комплекс для принятия решений по определению важности публикации в определенной тематической области. В основу работы этого программного комплекса заложен метод ранжирования публикаций по важности на основе анализа сетей цитирования, позволяющий выявить публикации, которые явно не выделяются в чистом виде при ранжировании на основе известных библиометрических показателей или известных мер центральности узлов. Проведены исследование и сравнительный анализ программного обеспечения для визуализации и исследования всех видов графов и социальных сетей. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при выборе источников информации.

Аннотация:

Статья посвящена проблеме коммуникативной предвзятости систем автоматического распознавания речи при работе с атипичной речью на русском языке. Актуальность исследования обусловлена активным внедрением технологий искусственного интеллекта в социальную сферу и государственное управление в России, что предполагает обеспечение их доступности для различных категорий граждан, включая людей с речевыми нарушениями. Введено понятие коммуникативной предвзятости ASR-моделей как свойства системы в условиях неопределенности (атипичная речь, шум, паузы) принимать решения о заполнении смысловых и акустических лакун на основе собственной обучающей выборки. В эмпирической базы исследования выбран корпус RuAphasiaBank, включающий записи речи пациентов с различными типами афазии (моторной, сенсорной, семантической, сенсомоторной) разной степени тяжести, а также нейротипичных информантов. Для сравнительного анализа были отобраны шесть ASR-моделей, работающих с русским языком: две открытые (GigaAM, T-One) и четыре коммерческие (Yandex SpeechKit, Any2Text, Charla, Speech2Text). Качество распознавания оценено с использованием метрик WER и CER, а также с помощью  анализа соотношения вставок, удалений и замен на уровне слов и символов. Результаты показали, что модели реализуют различные стратегии при столкновении с атипичной речью: «паническое укорачивание» (GigaAM, Yandex SpeechKit), «лексическое сохранение» в ущерб точности (T-One) и «стабильная» стратегия сбалансированных ошибок (Any2Text, Speech2Text, Charla). Лингвистический анализ выявил, что каждая модель порождает специфический искаженный коммуникативный стиль: от разговорной диалогической речи до стиля, ассоциируемого с когнитивными нарушениями или употреблением молодежного сленга. На основе полученных данных моделируются потенциальные риски для социального самочувствия и правовой защищенности пациентов с афазией при использовании голосовых помощников в государственных учреждениях.

Аннотация:

Представлен подход к разработке интеллектуального сервиса мультимодального мониторинга области наблюдения с использованием больших нейросетевых моделей. Предлагаемое решение способно анализировать разнородные данные: видеопотоки, сигналы датчиков окружающей среды (температура, влажность и пр.) и журналы событий – для получения целостной картины происходящего. В качестве основных инструментов задействованы крупные языковые и визуальные модели (например, LLaMA, MiniCPM‑V и др.), развернутые локально с помощью платформы Ollama, что обеспечивает автономную и безопасную обработку информации без необходимости передачи данных на удаленные сервера. Разработан прототип системы, работающий в офлайн-режиме и способный выявлять критические ситуации, аномальные отклонения от нормы и контекстно значимые события в наблюдаемой зоне. Описана методика формирования тестовых сценариев и проведения качественной оценки работы модели по метрикам F1-мера, Precision, Recall. Результаты экспериментов подтвердили применимость мультимодальных моделей для решения задач мониторинга: прототип успешно распознает сложные паттерны поведения и демонстрирует потенциал больших моделей в построении адаптивных и масштабируемых систем наблюдения.

Аннотация:

Для синтаксического анализа естественного языка перспективным направлением является дообучение больших языковых моделей для генерации синтаксической структуры предложения в виде скобочной последовательности формата Grammatical Relation Centered Tree (GRCT). Существующие дообученные модели демонстрируют высокие значения метрик оценки качества синтаксического анализа, однако в некоторых случаях генерируют некорректную скобочную последовательность (например, с несбалансированным числом открывающих и закрывающих скобок). В работе разработан метод, позволяющий уменьшить количество некорректно сгенерированых последовательностей. Для этого создана многоэтапная система ограничений субтокенов, генерируемых на каждом этапе работы большой языковой модели. Реализация этого метода протестирована на 4 моделях (адаптированные и неадаптированные модели размерами 4 и 8 млрд параметров) на датасете деревьев зависимостей SynTagRus. Для всех моделей количество некорректно сгенерированных последовательностей уменьшилось. Дополнительно установлено, что такие ограничения на генерацию влияют на качество собственно синтаксического анализа (может происходить повышение или понижение метрик оценки качества синтаксического анализа). Реализованная система ограничений может быть использована для повышения надежности работы любой большой языковой модели, дообученной для синтаксического анализа в формате скобочной последовательности GRCT. Полученные результаты опубликованы в открытом доступе.