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:

Под предметной онтологией в контексте этой статьи понимается совокупность ключевых понятий, относящихся к некоторой области науки, с их семантическими связями, дополненная индексами различных классификационных систем, описывающих данную научную область. Предметные онтологии являются необходимой составляющей каждого подпространства, входящего в Единое цифровое пространство научных знаний (ЕЦПНЗ). В данной статье приводятся результаты исследований, связанных с построением предметных онтологий на базе созданной автоматизированной системы поддержки терминологических словарей и предлагается методология выделения новых ключевых терминов отдельной области науки. Предлагаемая методология базируется на использовании существующих классификационных систем в совокупности с базами данных цитирования (БДЦ), такими как Web of Science и Scopus для англоязычных публикаций и Российский индекс цитирования (РИНЦ) – для русскоязычных. Методология предполагает разбиение научной области на ряд разделов в соответствии с выбранной классификационной системой, выделение из БДЦ ядра статей, относящихся к каждому разделу, а из статей – новых авторских ключевых терминов, которые и должны составлять, в совокупности с соответствующими разделами классификационных систем, основу предметной онтологии данной научной области.

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:

Одними из основных компонентов Единого Цифрового Пространства Научных Знаний (ЕЦПНЗ) являются предметные онтологии отдельных тематических подпространств, включающие в себя основные понятия, относящиеся к данному научному направлению. Задача построения предметных онтологий на первом этапе требует формирования массива ключевых терминов в заданной области науки с последующим установлением связей между ними. Аналогичная задача стоит и при формировании энциклопедий в части определения перечня статей (слотов), определяющего их содержание. Одним из источников формирования массива ключевых терминов могут являться метаданные статей, опубликованных в ведущих научных журналах, а именно, авторские ключевые термины («ключевые слова» – в терминологии редакций журналов), сопровождающие в обязательном порядке эти статьи. Чтобы сделать заключение о возможности использования этого подхода к формированию предметных онтологий, необходимо провести предварительный анализ массива авторских ключевых терминов как с точки зрения реального соответствия основным направлениям исследований в данном разделе науки, так и с точки зрения распределения частоты встречаемости тех или иных терминов. В данной статье приведены результаты частотного анализа встречаемости авторских ключевых терминов на русском и английском языках, проведенного на основе программной обработки нескольких тысяч статей из ведущих российских журналов по математике, информатике и физике, отраженных в базе данных MathNet и на сайтах ряда издательств. Проведена оценка соответствия распределения ключевых терминов (как словосочетаний) и отдельных слов закону Брэдфорда, выявлены ядра ключевых терминов внутри тематических направлений.

Аннотация: В обзорной статье рассмотрены методы и алгоритмы повышения выразительности связанных данных, подготовленных для публикации в Вебе. Представлены основные подходы к обогащению онтологий, описаны методы, на которых они базируются, а также приведен инструментарий, реализующий эти подходы и инструменты применения соответствующих методов.Основным этапом в общей схеме жизненного цикла данных в облаке открытых связанных данных является этап построения набора связанных RDF-триплетов. Для улучшения классификации данных и анализа их качества применяются различные методы повышения выразительности связанных данных. Основные идеи рассматриваемых методов связаны с обогащением существующих онтологий (расширением базовой схемы знаний) путем добавления или совершенствования терминологических аксиом. Методы обогащения опираются на методы, применяемые в различных областях, таких как представление знаний, машинное обучение, статистика, обработка текстов на естественном языке, анализ формальных понятий и теория игр.

Аннотация: На основе разумного сочетания трех подходов - традиционных информационно-поисковых тезаурусов, формальных онтологий, ресурсов типа WordNet, разработана лингвистическая онтология по естественным наукам и технологиям ОЕНТ, предназначенной для работы при автоматической обработке текста в разных приложениях обработки информации. ОЕНТ включает в настоящее время более 50 тысяч понятий, более 150 тысяч текстовых входов, 200 тысяч прямых и более двух миллионов наследуемых отношений между понятиями. В статье мы описали структурные особенности ОЕНТ. Широта предметной области и назначение онтологии определяют ряд решений, принятых при разработке структурной организации онтологии.

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:

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: Статья посвящена описанию свойств решений задач в предметной области «Количественная спектроскопия» и детализирует результаты работы [1]. Для представления свойств решений задач используется язык OWL DL. В качестве примера рассмотрена прикладная онтология источников информации о свойствах решений прямой и обратной задачи нахождения вакуумных волновых чисел в молекулярной спектроскопии диоксида углерода и его изотопологов. Показано, что создание источника информации, характеризующих свойства решения задачи, позволяет классифицировать решения задач количественной спектроскопии и организовывать семантический поиск достоверных данных в публикациях. Дано краткое описание особенностей табличного метода используемого в машине вывода FACT++.

Аннотация:

Во многих современных наукометрических системах и системах цитирования представлены различные механизмы тематического поиска и тематической фильтрации информации. В большинстве случаев для тематического анализа статей и журналов используется полнотекстовый подход, который имеет ряд ограничений. Использование алгоритмов, основанных на анализе графов как автономно, так и совместно с полнотекстовыми алгоритмами, позволяет устранить эти ограничения и улучшить полноту и точность тематического поиска. Алгоритм, разработанный авторами и представленный в этой работе, использует для анализа тематической близости журналов граф соавторства. Алгоритм нечувствителен к языку журнала и подбирает похожие журналы на разных языках, что сложно реализуемо для алгоритмов, основанных на анализе полнотекстовой информации. Апробация алгоритма проводилась в наукометрической системе ИАС ИСТИНА. В интерфейсе, разработанном для этих целей, пользователь может выбрать один близкий ему по тематике журнал, и система автоматически сформирует подборку журналов, которые могут представлять интерес для пользователя как с точки зрения изучения имеющихся в них материалов, так и с точки зрения публикации собственных статей. В перспективе разработанный алгоритм можно адаптировать для поиска похожих по тематике конференций, сборников публикаций и научных проектов. Наличие такого инструмента увеличит публикационную активность молодых сотрудников, повысит цитируемость статей и цитируемость между журналами. Результаты работы алгоритма определения тематической близости между журналами, сборниками, конференциями и научными проектами также могут использоваться для построения правил в моделях разграничения доступа к данным на основе онтологий предметной области.

Аннотация: Благодаря быстрому развитию направления Semantic Web и его новой ветви Linked Open Data, в Интернете становятся доступными большие объемы структурированной информации, размещенной на научных порталах, посвященных различным научным направлениям. Наиболее достоверным источником информации, посвященной любому научному направлению, являются собственно научные публикации, составляющие основное наполнение таких порталов. Эти данные нуждаются в средствах анализа, которые могли бы способствовать упрощению их понимания и оптимизации научного менеджмента. В данной работе описываются новые алгоритмы визуализации графов, реализованные в ИСИ СО РАН, и демонстрируется применение этих алгоритмов для визуализации сетей соавторства и сетей цитирования, извлеченных из научных порталов, входящих в облако Linked Open Data.

Аннотация: Показано, что доверие к контенту информационных ресурсов можно оценивать с помощью критерия опубликования и разделять ресурсы на доверяемую и сомнительную части. Задача оценки доверия состоит их четырех подзадач: (1) построения мультимножеств физических величин, содержащихся в первичных источниках данных, (2) согласования значений физических величин, (3) формирования количественных ограничений для критерия опубликования в разных интервалах изменения физических величин и (4) декомпозиции экспертных данных. Кратко описаны критерии достоверности спектральных данных и ограничения необходимые для решения задач согласования данных. Представлено табличное представление результатов согласования. На примере вакуумных волновых чисел описаны ограничения характерные для критерия опубликования. Оценки доверия, полученные из решения задачи декомпозиции, представлены в форме OWL-онтологий. Построение онтологической базы знаний подобного типа для виртуальных центров данных в дисциплинах с большими объемами данных измерений обеспечит автоматический выбор информационных ресурсов с высокой степенью доверия.

Аннотация: В работе представлено описание основных понятий, использованных при построении информационной системы трехслойной архитектуры. Слой знаний этой системы содержит базу знаний, используемую приложениями для семантического поиска, интеграции и систематизации (частично автоматической) информационных ресурсов по количественной молекулярной спектроскопии. База знаний представлена в форме прикладных онтологий, с помощью которых решаются перечисленные выше задачи. Основное внимание сконцетрировано на интерпретации понятия «онтология», введенном в работах Н. Гуарино.

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:

Подход к многоагентному моделированию, основанный на онтологиях, предполагает реализацию моделирующей системы посредством создания онтологий. Примером целостной реализации такого подхода к агентному моделированию является стандарт IEEE 1516 Standard for Modeling and Simulation High Level Architecture. Данная работа посвящена распределенной многоагентной моделирующей системе, предназначенной для моделирования сложных радиотехнических систем (особенно радиолокационных станций), её актуальность обусловлена необходимостью замены части натурных испытаний имитационными экспериментами. Мотивация перехода на стандарт IEEE 1516 для «тяжелой» многоагентной моделирующей системы, кроме прочего, состоит в обеспечении масштабируемости, открытости и многократного повторного использования разработанных агентных моделей, что совершенно логично делать на основе существующего хорошо проработанного и апробированного стандарта, устанавливающего правила взаимодействия моделей и разработки программных интерфейсов. В статье приведены общие принципы построения и архитектура моделирующей системы. Показаны основные требования к агентам, их роль и место в комплексной моделирующей системе, особое место среди агентов занимает имитатор фоно-целевой обстановки. Обсуждается также возможность совмещения двух схем имитационного моделирования: дискретно-событийной и пошаговой. Дело в том, что пошаговая схема обладает такими преимуществами, как простота и наглядность, в ней удобно моделировать алгоритмы обработки, составные части радиотехнических систем. Однако в ней невозможно реализовать истинную автономность и асинхронность агентов. Совмещение двух схем моделирования позволяет объединить их достоинства.