• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Технологии семантического веба для поддержки фундаментальных исследований в геологии

Игорь Вячеславович Бычков, Евгений Александрович Черкашин, Цзинь Чжан, Татьяна Юрьевна Черкашина, Виктория Алексеевна Попова, Оксана Анатольевна Мазаева, Оксана Викторовна Лунина
740-780
Аннотация:

Представлена инновационная методология применения технологий семантического веба для поддержки фундаментальных геологических исследований. Рассмотрена проблема семантической интеграции разнородных геологических данных, характеризующихся масштабом разного уровня и междисциплинарностью. Разработана пятиэтапная методология, включающая анализ предметной области, онтологическое концептуальное моделирование, трансформацию данных в граф знаний, развертывание инфраструктуры распределенного доступа к данным на основе концептуальной модели, а также интеграцию с процедурами обработки и анализа. Практическая апробация проведена на трех кейсах: анализе геохимических данных для оценки уровня загрязнения территории, создании информационной системы о разломах и исследовании динамики береговой зоны водохранилищ. Предложенный онтологический подход обеспечивает соответствие FAIR-принципам и преодоление «семантического барьера» в геологических исследованиях. Показано, что технологии семантического веба позволяют перейти от фрагментированных информационных массивов к целостному семантическому пространству геологических знаний, что открывает новые возможности для генерации комплексных научных гипотез и кросс-дисциплинарных исследований.

Ключевые слова: семантический веб, графы знаний, онтологическое моделирование, семантическое пространство научных знаний, фундаментальные геологические исследования.

Анализ моделей векторных представлений слов в задаче разметки семантических ролей в русскоязычных текстах

Лейсан Маратовна Кадермятова, Елена Викторовна Тутубалина
1026-1043
Аннотация: Изучено влияние использования векторных представлений слов на качество установления семантических ролей в русскоязычных текстах. Задача установления семантических ролей в русскоязычных текстах получила широкое распространение после выхода на свет корпуса FrameBank. Были исследованы модели векторных представлений слов word2vec, fastText и ELMo (Embeddings from Language Models). Анализировались метрики качества микро- и макро-F1 как оценочные показатели результатов автоматической разметки актантов. Был проведен ряд экспериментов, демонстрирующих, что модели ELMo, основанные на токенах предикатно-аргументных конструкций, показывают больший прирост качества по сравнению со всеми остальными моделями, в том числе, в сопоставлении с моделями ELMo, обученными на леммах, как по величине микро-F1, так и по величине макро-F1.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, векторные представления слов, семантические роли.

Использование микроразметок для добавления в контент веб-страницы данных внешних ресурсов

Евгений Львович Китаев, Римма Юрьевна Скорнякова
494-513
Аннотация: В семантических разметках Всемирной паутины накоплено большое число данных, и их количество продолжает расти. Однако потенциал этих данных реализуется, на наш взгляд, не в полной мере. Данные, заключенные в семантических разметках, или микроразметках, широко используются поисковыми системами, отчасти социальными сетями, использование же этих данных разработчиками приложений, как правило, основано на приведении данных к стандарту RDF и выполнении SPARQL-запросов, что требует хорошего знания этого языка и умения программировать. В настоящей работе предложено использовать имеющиеся в Сети семантические разметки для автоматического включения их содержимого в контент других веб-страниц и описан инструмент для реализации такого включения, не требующий от разработчика веб-страницы владения какими-либо языками программирования помимо широко известных HTML и CSS. Инструмент не требует установки, работу выполняют подключаемые стартовые скрипты. В настоящий момент инструмент поддерживает семантические данные, заключенные в популярных типах разметок «микроданные» и JSON-LD, в тегах HTML-документов и свойствах документов Word и PDF.
Ключевые слова: семантическая паутина, семантические технологии, семантическая разметка, микроразметка, микроданные, JSON-LD, веб-разработка, веб-технологии.

Электронные научные издания: переход на технологии семантического Веба

В.А. Глухов, А.М. Елизаров, Е.К. Липачёв, М.А. Малахальцев
Аннотация: Рассмотрено применение технологий семантического Веба в электронных научных коллекциях. Изложе-ны подходы к поддержке электронных коллекций на основе XML, RDF и других технологий семантического Веба. В частности, решены вопросы генерации метаданных, организации хранения и поиска данных. Эти под-ходы реализованы в проекте Научная электронная библиотека (НЭБ) eLibrary.ru и электронном журнале «Lo-bachevskii Journal of Mathematics» (http://ljm.ksu.ru).

Семантический анализ документов в системе управления цифровыми научными коллекциями

Шамиль Махмутович Хайдаров
61-85
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.
Ключевые слова: семантический анализ, издательские системы.

V Международная Конференция «Информационные технологии для наук о земле и приложения для геологии, горной промышленности и экономики. Ites&Mp-2019»

Вера Викторовна Наумова
1279-1300
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.

Ключевые слова: информационные технологии, науки о Земле.

Методика сравнения программных решений распознавания текстов научных публикаций по качеству извлечения метаданных

Илия Игоревич Кузнецов, Олег Пантелеевич Новиков, Дмитрий Юрьевич Ильин
654-680
Аннотация:

Метаданные научных публикаций используются для построения каталогов, определения цитируемости публикаций и решения других задач. Автоматизация извлечения метаданных из PDF-файлов позволяет ускорить выполнение обозначенных задач, а от качества извлеченных данных зависит возможность их дальнейшего использования. Проанализированы существующие программные решения, в итоге отобраны три: GROBID, CERMINE, ScientificPdfParser. Предложена методика сравнения этих программных решений распознавания текстов научных публикаций по качеству извлечения метаданных. На основе методики проведен эксперимент по извлечению четырех типов метаданных (название, аннотация, дата публикации, имена авторов). Для сравнения программных решений использован набор из 112457 публикаций с разбиением на 23 предметные области, сформированный на основе данных Semantic Scholar. Приведен пример выбора эффективного программного решения извлечения метаданных в условиях заданных приоритетов для предметных областей и типов метаданных с использованием взвешенной суммы. Определено, что для приведенного примера CERMINE показывает эффективность на 10,5% выше, чем GROBID, и на 9,6% выше, чем ScientificPdfParser.

Ключевые слова: распознавание текста, научные публикации, метаданные, качество извлечения данных, методика.

Разработка программного комплекса генерации вопросов по заданным субъектам при помощи семантической сети

Михаил Дмитриевич Андреичев, Александр Андреевич Ференец
68-94
Аннотация: Представлен подход к автоматическому построению вопросов для тестов или викторин при помощи графа знаний DBPedia. Выбранный граф знаний имеет около 5 млн. сущностей и дает возможность делать запросы к семантической сети при помощи языка SPARQL. В статье представлены алгоритм, основные запросы к графу знаний для построения вопросов и нестандартный подход к поиску сущностей.
Ключевые слова: семантическая сеть, генерация вопросов, связанные данные, онтология, граф знаний, RDF, SPARQL, DBPedia.

От размеченного корпуса к онтологии: формальная модель многоуровневой семантической разметки фейковых новостей в казахско-русском медиапространстве (KazFakeCorpus / KazFakeOnto)

Анаргуль Аймуратовна Некесова, Елена Анатольевна Сидорова, Жанар Бейбутовна Ламашева, Мадина Аралбаевна Самбетбаева, Айгерим Сембековна Еримбетова, Мира Жорабековна Калдарова, Ақсәуле Абзалқызы Назымхан
2158-2187
Аннотация:

Рассмотрена проблема формального представления знаний о дезинформации в малоресурсном двуязычном медиапространстве. Автоматическое обнаружение фейковых новостей традиционно сводится к бинарной классификации REAL/FAKE, которая не описывает внутреннюю структуру недостоверного сообщения: тип фейкового контента, применённую технику дезинформации, коммуникативное намерение автора, характеристики источника и доказательной базы.


В работе представлены два взаимосвязанных ресурса. Первый – двуязычный корпус KazFakeCorpus: 4276 текстов на казахском и русском языках, сбалансированных по классам внутри каждого языка; класс REAL сформирован из официальных материалов портала Gov.kz, класс FAKE – из их контролируемых трансформаций. Разметку по многоуровневой семантической схеме выполнили в среде Label Studio два независимых эксперта; значения Krippendorff’s Alpha по основным уровням составили 0,79–0,88. Второй ресурс – онтология KazFakeOnto, переводящая схему разметки из плоского реляционного представления в формальную модель на языке OWL 2 DL: 38 классов, 26 объектных свойств, 22 свойства данных, 112 индивидов, 1155 утверждённых триплетов. Одиннадцать определяемых классов не утверждаются вручную, а выводятся ризонером из значений свойств; цепочка свойств связывает материал с аннотатором через объект аннотации. Непротиворечивость проверена с помощью HermiT, запросный слой апробирован на пятнадцати SPARQL- и тринадцати DL-запросах.


Показано, что онтологический слой обеспечивает воспроизводимую спецификацию схемы разметки, автоматический вывод содержательных категорий и единую формальную среду для постановки корпусно-лингвистических вопросов и анализа ошибок моделей машинного обучения. Обсуждаются ограничения подхода и направления масштабирования онтологии на полный корпус и на естественно возникающую дезинформацию.

Ключевые слова: обнаружение фейковых новостей, онтология, OWL 2, SPARQL, логический вывод, двуязычный корпус, казахский язык, многоуровневая аннотация, техники дезинформации, объяснимый NLP, малоресурсные языки, KazFakeCorpus, KazFakeOnto..

Публикация данных об Особо Охраняемых Природных Территориях в пространстве Linked Open Data

К.А. Кузнецов, В.А. Серебряков, К.Б. Теймуразов
Аннотация: В этой статье предлагается проект системы публикации данных об Особо Охраняемых Природных Территориях (ООПТ) в пространстве Linked Open Data. Описана общая архитектура системы, принципы работы модулей связывания, публикации и интеграции данных. Также предлагается онтология ООПТ, основанная на европейских стандартах INSPIRE.
Ключевые слова: система интеграции пространственных данные, Linked Open Data, наборы RDF-связей, подсистема публикации данных, связывание данных.

К проблеме организации разнородных данных при многочастотных исследованиях радиоисточников

О.П. Желенкова, В.Н. Черненков, Т.А. Пляскина, В.С. Шергин
Аннотация: Программные средства виртуальной обсерватории обеспечивают удобный доступ к астрономическим данным и повышают эффективность научных исследований. На базе уже существующих веб-технологий ведутся разработки по реализации большей семантической связности данных, что должно перевести сервисы виртуальной обсерватории на новый уровень, обеспечивающий обмен не только данными, но и знаниями. Пока еще отсутствует развитый инструментарий для актуализации собранной из веб-ресурсов информации, а также средства организации разнородных данных, подготовленных пользователем для научного анализа, которые могли бы повысить эффективность дальнейших исследований. Рассматривается подход к организации разнородной информации, относящейся к исследуемому объекту, который основан на развитии существующих форматов астрономических данных и средств поддержки семантической связности данных.
Ключевые слова: виртуальная обсерватория, астрономические данные, стандарт хранения, формат обмена данными.

PromptAlign: автоматическое итеративное выравнивание большой языковой модели под экспертную разметку без дообучения

Александр Алексеевич Агафонов, Ахат Рустемович Хусаинов, Николай Аркадиевич Прокопьев
2265-2292
Аннотация:

Большие языковые модели все активнее применяются в социальных и психологических науках, однако их предсказания систематически смещены относительно экспертной разметки (эффект смещения выравнивания, alignment shift), а попытки улучшить инструкции вручную или с помощью примеров приводят к так называемому эффекту «перетягивания одеяла» – деградации миноритарных классов.


В работе предложен PromptAlign – автоматический конвейер оптимизации инструкций, не требующий ни доступа к весам модели, ни участия человека в итеративной коррекции, так как таксономия и пространство признаков задаются экспертом априори. Конвейер извлекает гибридные лингвистические и семантические признаки с помощью большой языковой модели, строит на их основе интерпретируемые L1-логистические регрессии для локализации расхождений с экспертом, выполняет метаанализ ошибок и компилирует новые инструкции, управляя балансом через метрику индекса дисбаланса классов (Blanket Pulling Index, BPI). Эксперимент на корпусе, включающем 541 текст на русском языке, с тремя психологическими классами показал рост macro-F1 на отложенной тестовой выборке с 0.655 до 0.749 и минимальной классовой F1 с 0.449 до 0.656 (p > 0.99 по парному бутстрэп-тесту). Метод значимо превосходит базовые уровни — без примеров (zero-shot) и с подачей примеров (few-shot). Анализ вклада компонентов подтвердил критическую роль семантической интерпретации признаков и периодической перекомпоновки инструкций. Итоговая инструкция содержит пять правил, отражающих латентные критерии экспертов; в отличие от неинтерпретируемых моделей автоматических оптимизаторов, эти правила доступны для проверки и корректировки специалистом.

Ключевые слова: большая языковая модель, оптимизация инструкций, выравнивание, интерпретируемость, L1-регуляризация, бутстрэп-тест, классификация текстов, психологическая разметка, суррогатная модель, индекс дисбаланса классов, русскоязычный корпус.

О представлении результатов научного института в виде графа знаний в семантической библиотеке

Ольга Муратовна Атаева, Владимир Алексеевич Серебряков, Наталия Павловна Тучкова
798-818
Аннотация:

Новый взгляд на пространство знаний научного института составляет естественный этап развития веб-технологий. Заложенная в предыдущих исследований структура данных, позволяет организовать поиск и навигацию по ним с помощью графа знаний, как версия семантической библиотеки LibMeta. Граф знаний дает более полное и качественное представление о пространстве знаний, зачастую снимает когнитивную нагрузку в восприятии сложных структур и связей данных.

Ключевые слова: цифровая библиотека LibMeta, прикладная онтология, граф знаний, источники данных, разработка онтологии, научные результаты в цифровой среде, научный институт.

Построение онтологии предметной области на основе логической модели данных

Александр Михайлович Гусенков, Наиль Раисович Бухараев, Евгений Васильевич Биряльцев
390-417
Аннотация: Представлена технология автоматизированного построения онтологии предметной области на основе информации, извлекаемой из комментариев реляционных баз данных ПАО «Татнефть». Технология основана на построении конвертора (компилятора), транслирующего логическую модель данных Epicentre Petrotechnical Open Software Corporation (POSC), представленную в виде ER-диаграмм и набора описаний на объектно-ориентированном языке EXPRESS, в язык описания онтологий OWL, рекомендованный консорциумом W3C. Описаны основные синтаксические и семантические аспекты преобразования.
Ключевые слова: онтология предметной области, реляционные базы данных, POSC, OWL.

Коммуникативная предвзятость ASR при распознавании атипичной речи на русском языке

Анастасия Владимировна Колмогорова, Екатерина Валерьевна Явшиц, Милана Святославна Майорова, Софья Владимировна Дмитриева
2134-2157
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.

Ключевые слова: речевые технологии, речевая база данных, автоматическое распознавание речи, атипичная речь, афазия, коммуникативная предвзятость, голосовые ассистенты, ассистивные технологии, инклюзивность.

Онтологический подход к описанию единого цифрового пространства научных знаний

3-19
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.


 

Ключевые слова: пространство знаний, цифровое пространство знаний, онтологии, метаданные, научные знания, уровни метаданных, проектирование онтологий, семантические библиотеки.

Преподавание математических дисциплин с использованием цифровой образовательной платформы Мирера

Александр Георгиевич Леонов
312-323
Аннотация:

Изложен опыт цифровой трансформации математических дисциплин на базе авторской цифровой образовательной платформы (ЦОП) Мирера. ЦОП Мирера оптимизирована на российскую систему организации высшего образования, ориентирована на разработку и проведение курсов, в которых сочетаются онлайн- и оффлайн-технологии проведения учебного процесса. ЦОП Мирера предоставляет авторам курсов инструменты разработки компьютеризированных курсов с автоматизированной проверкой правильности и самостоятельности выполненных обучаемыми текущих и контрольных заданий с помощью методов искусственного интеллекта. В платформу встроены различные оригинальные типы тестов, поддерживающие как в описании задач, так и в вариантах ответов, контент в различных форматах, включая формульные фрагменты в TeX-нотации, последовательности элементов (для автоматизированной проверки знания студентом структуры доказательства теорем курса или схем решения типовых задач), смысловой анализ текстовых ответов и т. п.

Ключевые слова: адаптивное обучение, цифровая образовательная платформа, ЦОП Мирера, программирование, web-приложения.

Формирование расширенных поисковых запросов на основе тезауруса предметной области в онтологии знаний семантической библиотеки

271-291
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.
Ключевые слова: сравнение научных текстов, семантический поиск, тезаурус для онтологии знаний, информационный запрос с помощью тезауруса, семантические библиотеки.
1 - 18 из 18 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества