Аннотация:

Дан краткий обзор электронных лексикографических ресурсов и баз данных, представляющих семантику глагола. Глагол как одна из самых сложных, семантически ёмких и грамматически содержательных частей речи в любом языке характеризуется разветвлённой системой значений и грамматических форм. Семантическая структура глагола – это комплекс онтологических и реляционных семантических компонентов, которые могут получать свое формальное выражение на разных уровнях языковой структуры. При фиксации глаголов в электронных лексикографических ресурсах разработчики исходят из различных методологических установок и отдают приоритет различным аспектам семантической организации глагольной лексики.

Аннотация: Представлена модель данных предметной области «Количественная спектроскопия», необходимая для построения информационной системы. В качестве языка описания использован XML. Основное внимание уделено характеристике сущностей и отношений, используемых в двух частях этой предметной области – «Вещество» и «Молекулярная спектроскопия». При спецификации семантики данных рассмотрены только конкретные свойства (Datatype) и ограничения на области их значений.

Аннотация:

Использован подход онтологического проектирования для описания семантики некоторых краевых задач в цифровой библиотеке LibMeta.

Для описания задач в библиотеке LibMeta установлены связи терминов и понятий с классическими определениями математической энциклопедии и других первоисточников. Установление связей позволяет сформировать словарь и тезаурус прикладной предметной области краевых задач и поместить результаты в семантическую среду цифровой библиотеки. Примеры такого подхода продемонстрированы с использованием возможностей семантической библиотеки LibMeta, в которую в процессе развития интегрированы в оцифрованном виде версия математической энциклопедии, энциклопедии математической физики, классификаторы, прикладные математические тезаурусы и словари. Новые термины из публикаций после добавления в контент библиотеки отразились со связями в математической энциклопедии. Тезаурус для задач предметной области теории упругости был впервые создан путем интеграции предметных словарей, классификаторов, метаданных публикаций профильного журнала и энциклопедического контента библиотеки LibMeta. Цель таких исследований состоит в предоставлении пользователю дополнительных сервисов в поиске публикаций в прикладной научной области.

Аннотация: Предложено добавить статическую систему типов в функционально-потоковую модель параллельных вычислений и разработанный на ее основе язык функционально-потокового параллельного программирования. Использование статической типизации повышает возможность трансформации функционально-потоковых параллельных программ в программы, выполняемые на современных параллельных вычислительных системах. Предложены языковые конструкции. Описаны их синтаксис и семантика. Отмечена необходимость использования принципа единственного присваивания при формировании хранилищ данных конкретного типа. Рассмотрены особенности инструментальной поддержки предлагаемого подхода.

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.