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: 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:

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:

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: Рассмотрены основные проекты, которые были реализованы в Вычислительном центре им. А.А. Дородницына Российской академии наук (ВЦ РАН) за последние 20 лет, т. е. с 1998 года. Одним из первых был реализован пилотный проект «Интегрированной системы информационных ресурсов (ИСИР) РАН». Успешное завершение этого проекта позволило развернуть работы по интеграции разнородных научных информационных ресурсов в общеакадемическую научную информационную систему. Важным этапом был проект создания Единого Научного Информационного Пространства (ЕНИП) РАН. Этот проект основывался на подсистеме «Научный институт РАН», созданной в ВЦ РАН и Центре научных телекоммуникаций (ЦНТК) РАН. Учитывая важность формирования цифровых библиотек, Российская академия наук приняла в 2006 году целевую научную программу «Создание ЦБ «Научное наследие России»», в соответствии с которой была реализована цифровая библиотека. Созданный портал «ГеоМета» – это стандартизированная и децентрализованная среда управления пространственной информацией, разработанная для доступа к базам геоданных, картографическим продуктам и связанным с ними метаданным из различных источников, облегчающая обмен пространственной информацией между организациями и ее совместное использование посредством интернета. В настоящее время основное направление работ – цифровая персональная семантическая библиотека LibMena. Основная задача этой системы заключается в предоставлении пользователю унифицированного представления для возможности автоматизированного извлечения интересующей его информации по определенной предметной области.

Аннотация:

Несмотря на развитие технических средств, усложняются процессы, связанные с поиском полной и точной научной информации в огромном количестве источников данных. Для выхода на новый уровень в использовании технологий обработки информации в первую очередь необходим переход к семантически значимому представлению научных знаний, извлекаемых из информации в цифровой среде. В современных условиях, характеризуемых мультидисциплинарностью исследований, необходимого эффекта можно достичь, разработав универсальные подходы к хранению и представлению научных знаний. Эти подходы нашли свое отражение в концепции Единого цифрового пространства научных знаний. В работе представлен обзор основных понятий в этой области, используемых как для представления элементов пространства, так и для обеспечения доступа к ним не только для человека, но и для программных агентов. В качестве инструментария для конструирования пространства знаний рассмотрены семантические библиотеки.

 

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.