Аннотация:

Вопрос генерации синтетических данных для психологических исследований остается актуальным и сложным. Проблемы конфиденциальности, надежности, достоверности, валидности выводов остаются неравномерно представленными для различных областей психологии и фактически оказываются взаимосвязанными с решением вопроса использования синтетических данных в смежных науках – медицине, социологии, истории, политологии, экономике. Изучение различных психологических феноменов в рамках исследований больших социальных групп сопряжено с проблемами анализа сложно формализуемых конструктов. Под синтетическими общем виде понимают данные, искусственно сгенерированные на основе алгоритмов и моделирования.

В качестве основы настоящего исследования была выбрана классификация типов реакции на фрустрацию С. Розенцвейга. При анализе сетевого дискурса существует проблема малочисленности некоторых типов. Особенно это касается класса импунитивных реакций. В работе проанализирована возможность создания корпуса синтетических данных (на примере корпуса текстов реакций на фрустрацию), сгенерированными с помощью больших языковых моделей. При проведении экспериментов экспертами были созданы промпты и выполнена генерация примеров импунитивных реакций с помощью четырех больших языковых моделей, по 10 примеров каждого типа реакций. Была также дана проведена оценка контекстной достоверности и качества генерации. Полученные результаты позволяют определить слабые стороны генерации текстов со сложными психологическими феноменами для обучения нейросетевых моделей.

Аннотация:

Представлен новый русскоязычный корпус с разметкой кореференции HaRuCo (Habr Russian Coreference Corpus). В качестве основы для корпуса взяты научно-популярные статьи, относящиеся к предметной области «Компьютерная лингвистика». Предложена методика разметки кореференции для текстов узких предметных областей, которая включает четыре основных этапа: синтаксический анализ текста; сборку именных групп и выделение местоимений для построения упоминаний (спанов); классификацию упоминаний классами предметной области; кластеризацию упоминаний в соответствии с цепочками кореферентно-связанных спанов. Аннотирование кореферентных связей осуществлено с применением синтаксического парсера и большой языковой модели, оно прошло ручную проверку и корректировку. Созданный корпус включает 3727 сущностей, 9905 упоминаний и 2683 кореферентных цепочек. Он может быть использован для обучения и оценки моделей разрешения кореференции для русского языка.

Аннотация:

Исследована проблема квантификации уверенности больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) при автоматической семантической классификации аргументов при эмотивных предикатах. На материале русскоязычных сообщений социальных сетей проанализированы глаголы страха (пугать, бояться и др.) и эмоционального отношения (нравиться, любить) с семантическими ролями экспериенцера, каузатора и объекта. В работе дано сравнение самооценки уверенности LLM Claude Sonnet 4.5 с экспертной оценкой текстов рассуждений модели при классификации аргументов по тематической области «Здравоохранение». В эксперименте использована стратифицированная выборка из 300 примеров с применением цепочки рассуждений на русском языке и четырехступенчатой шкалы уверенности. Результаты показали умеренную корреляцию Спирмена между оценками эксперта и модели. Статистически значимая связь установлена только между самооценкой модели и фактической корректностью классификации, тогда как экспертная оценка лингвистических характеристик рассуждений не зависит от точности. Сделан вывод о том, что эксплицитные рассуждения LLM не связаны напрямую с самооценкой по степени уверенности и не влияют на процесс принятия решений; они могут являться важной функциональной частью пользовательского интерфейса, но не исследовательского.   

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:

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: Рассмотрены социально-психологические особенности работы с обучающимися по повышению процента оригинальности научно-исследовательских работ. Представлены результаты проведенного экспериментального исследования. В качестве детерминант, обуславливающих стремление к повышению научности и оригинальности работ членов учебных групп, выделены совместная деятельность и уровень развития коллектива. Установлена зависимость между внедрением технологий построения развивающих социальных сред по Л.И. Уманскому и А.С. Чернышеву в образовательный процесс и развитием субъектных качеств, как личности, так и группы. В качестве гипотетического положения выдвинуто предположение о том, что степень включенности группы в социальную среду и уровень развития коллектива способствуют формированию у обучающихся установки на продуктивную совместную деятельность в рамках выполнения научно-исследовательских работ. Положительный социально-психологический климат в учебной группе и общий уровень мотивационных установок опосредуют вероятность высокой оригинальности научного текста у обучающихся. В исследовании приняло участие более 200 человек. В итоге установлено, что на фоне преобладания совместно-индивидуальной формы организации совместной деятельности у большинства обучающихся отмечается средний уровень оригинальности текста научно-исследовательских работ. В жизнедеятельность учебных групп вносились следующие изменения: внедрение совместно-взаимозависимой формы организации совместной учебной и воспитательной работы, организация научных кружков с включением в них испытуемых, введение рейтинговой оценки степени оригинальности текстов научно-исследовательских работ обучающихся. В результате нами наблюдались положительные динамические сдвиги как на качественном, так и количественном уровнях. Внедрение в жизнедеятельность групп совместно-взаимозависимой формы организации совместной учебной и воспитательной работы способствовало раскрытию научного потенциала обучающихся на фоне обучения (в научно-популярной и игровой форме) принципам построения научного текста, работе с методической литературой, организации исследовательской деятельности (от теоретического до экспериментального уровня). Таким образом, можно говорить о том, что выделенные социально-психологические компоненты способствуют развитию личностных качеств обучающихся, тем самым повышая степень их ответственности за достоверность и оригинальность предоставления теоретической и практической информации в рамках выполняемых научно-исследовательских работ.

Аннотация:

Проблема эффективной навигации и поиска релевантной информации в постоянно растущем объеме научных публикаций требует перехода от классических методов полнотекстового поиска к семантическим моделям. В работе предложен подход к структурированию гетерогенного корпуса научных текстов путем построения графа знаний. Разработан конвейер обработки данных, включающий извлечение метаданных, ключевых слов и структурных элементов статей, а затем их интеграцию в единый граф. На основе построенного графа знаний реализованы методы анализа явных и извлечения неявных связей между публикациями. Результаты исследования демонстрируют эффективность графового представления научной информации для выявления скрытых закономерностей в предметных областях и поддержки интеллектуальной навигации.

Аннотация:

Рассмотрен цикл построения графа знаний и расширения онтологии для специальной предметной области, описывающей процесс управления потоками данных в службах информационной поддержки. Предложена методика формирования корпуса данных для наполнения онтологии с автоматической псевдоразметкой, включающей специальные категории для фиксации ранее не представленных классов и отношений. Обучена специализированная модель извлечения именованных сущностей на корпусе данных объемом 3 млн токенов с 92 метками. Результаты были использованы для интеграции извлеченных фактов, что увеличило граф знаний до 0.98 млн триплетов, при этом коэффициент расширения графа (отношение общего числа фактов к явным триплетам) увеличился с 2.65 до 3.52 при сохранении логической согласованности. Наборы токенов с одинаковыми метками были преобразованы в устойчивые семантические множества, что позволило полуавтоматически расширить онтологию. В онтологию добавлены 12 новых классов, которые были извлечены из неструктурированных текстовых данных. Показан прикладной пример запросов и дальнейшей аналитики.