• 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

Сравнительный анализ текстов геологических публикаций с использованием больших языковых моделей

Михаил Иванович Патук, Вера Викторовна Наумова
806-821
Аннотация:

Стремительный рост объема публикаций во всех областях геологических наук делает критически важным внедрение методов автоматизированной обработки научных текстов. Одним из наиболее перспективных инструментов для решения этой задачи выступают большие языковые модели на основе нейронных сетей. Огромный прорыв в области искусственного интеллекта за последние годы превратил такие модели в незаменимых помощников для исследователей.
Наши работы по семантическому поиску публикаций с использованием дополнительно тренированных языковых моделей и нахождения меры близости геологических текстов показали хорошие результаты. Но используемые модели оказались неспособны выполнить глубокий анализ текстов. Сравнительный анализ современных архитектур позволил нам выделить модель DeepSeek R1, относящуюся к классу систем с расширенными возможностями логического вывода. Данный тип моделей демонстрирует принципиально новый уровень качества генерации. На базе выбранной модели разработан веб-сервис, предоставляющий уникальный функционал, осуществляющий сравнительный анализ до 5 научных статей стандартного объема; поддержку мульти язычных источников (ввод текстов на английском, китайском, русском и др. языках); формирование структурированных отчетов на русском языке с выделением ключевых тезисов, противоречий и паттернов. Проведено тестирование предложенного подхода для сравнительного анализа геологических публикаций. Тестирование показало результаты, вызывающие доверие.

Ключевые слова: искусственный интеллект, большие языковые модели, обработка естественного языка, анализ текстов, геология.

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.

Автоматический анализ тональности текстов по отношению к заданному объекту и его характеристикам

Наталья Валентиновна Лукашевич
88-119
Аннотация:

Статья посвящена рассмотрению подходов к анализу тональности текстов по отношению к заданному объекту, а также его характеристикам (аспектам). Для решения задачи анализа тональности по отношению к характеристикам сущности необходимо решать также задачи извлечения аспектов для сущности, категоризацию или кластеризацию аспектов по аспектным категориям, определение тональности текста по отношению к заданному аспекту или аспектной категории. Также в статье описывается задание по анализу тональности отзывов пользователей в рамках открытого тестирования систем анализа тональности SentiRuEval.

Ключевые слова: анализ тональности, машинное обучение, тематическое моделирование, оценочная лексика, SentiRuEval.

Учёт структуры документа в методе автоматического аннотирования математических понятий в образовательных текстах

Константин Сергеевич Николаев
558-577
Аннотация:

Обогащение образовательных текстов семантическим содержимым (в частности, дополнение документа гиперссылками на страницы сервиса, отображающего подробную информацию о понятиях, используемых в тексте) способствует повышению эффективности усвоения материала обучающимися. Существующие методы семантической разметки образовательных текстов не учитывают структурные особенности таких документов, что приводит к избыточному распознаванию понятий.


В статье описано развитие метода автоматического аннотирования математических понятий в образовательных математических текстах путем добавления функционала для учета структуры образовательного документа. Основное назначение метода заключается в обработке образовательных материалов курса дистанционного образования «Технология решения планиметрических задач». Соблюдение единого шаблона при создании страниц курса позволяет применить анализ веб-разметки страниц и ключевых слов, примененных создателями курса. Основной задачей в данном процессе является определение типа ячеек таблицы, в которых находятся текстовые фрагменты образовательных материалов. В соответствии с рекомендациями создателей курса, определения необходимо выделять в ячейках, содержащих постановку задачи, а также в тех блоках, где указаны входные данные задачи. Определение типа ячеек таблиц производится с помощью анализа их атрибутов и поиска ключевых слов в их содержимом. Такое ограничение распознаваемых фрагментов текста позволяет улучшить восприятие страниц курса учеником и повысить качество усвоения учебного материала.

Ключевые слова: семантический анализ, математическая онтология, дидактические отношения, математическое образование, разметка документа.

Концептуальные основы создания экспертно-аналитических центров для анализа научных текстов на наличие некорректных заимствований

Павел Хафизуллович Катабай
332-343
Аннотация: Рассмотрены концептуальные основы создания на базе ведущих вузов Российской Федерации экспертно-аналитических центров для проведения независимой экспертизы научных текстов (диссертаций, монографий, статей и др.) на наличие в них некорректных заимствований. Предложены основные этапы работы центров по проверке научных текстов, а также проект формы экспертного заключения.
Ключевые слова: плагиат, антиплагиат, некорректные заимствования, анализ текстов, проверка диссертаций, экспертно-аналитические центры, независимая экспертиза, экспертная оценка.

Цифровая инфраструктура электронного научного журнала: автоматизация редакционно-издательских процессов и система сервисов

Миляуша Салахутдиновна Галявиева, Александр Михайлович Елизаров, Евгений Константинович Липачёв
408-465
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.

Ключевые слова: издательские системы, современные модели публикации и распространения научных знаний, информационное общество, электронный научный журнал, информационные системы управления научными изданиями и публикациями, интеграция электронных ресурсов.

Рекомендательная система текстовой аналитики юридических документов

Денис Сергеевич Зуев, Марат Фаритович Насрутдинов, Айрат Фаридович Хасьянов
435-449
Аннотация:

Обсуждено использование механизмов машинного обучения, анализа естественного языка и интеллектуального поиска в области юриспруденции. Основные ожидаемые результаты – методология применения алгоритмов текстовой аналитики и семантического анализа естественного языка (NLP) в задачах управления знаниями в судебном делопроизводстве, а также других видах юридической практики. Полученные результаты могут быть применены в области образования и управления знаниями в более широком контексте, поскольку исследование лежит на стыке юриспруденции, математической и компьютерной лингвистики.

Описан прототип многоагентной системы интеллектуального анализа текстов в юриспруденции, способной на имеющейся базе данных судебных документов выявлять общие зависимости, предоставлять для ознакомления юридические дела, близкие по тематике, рекомендовать наиболее вероятные исходы судебного рассмотрения или помечать важные места, на которые следует обращать внимание при процессуальных действиях с использованием инструментов текстовой аналитики.
Ключевые слова: аналитика и управление данными, интенсивное использование данных, электронные библиотеки, кластеризация, классификация судебных актов, рекомендательная система, микросервисная архитектура.

Опыт построения системы автоматического определения тональности объектов на основе синтактико-семантического анализатора

Павел Юрьевич Поляков, Мария Викторовна Калинина, Владимир Владимирович Плешко
185-202
Аннотация: Исследуется применение лингвистического подхода для решения задачи автоматического определения тональности объекта. Исследование проводилось в рамках цикла тестирования систем автоматического анализа тональности SentiRuEval. Задание, предложенное организаторами дорожки, заключалось в том, чтобы определить мнение пользователя (положительное, отрицательное или нейтральное) по отношению к операторам сотовой связи на материале сообщений социальной сети Twitter и новостей. Авторы настоящей работы исключили новостные сообщения из тестовой коллекции, так как формальные тексты существенно отличаются от неформальных по своей структуре и лексике и, следовательно, требуют другого подхода. При решении поставленной задачи был использован лингвистический метод, основанный на синтактико-семантическом анализе. Согласно этому подходу тональная лексика привязывается к объекту на одной из двух последовательных стадий. Первая стадия включает в себя использование семантических шаблонов, которые сравниваются с деревом синтаксического разбора предложения; вторая стадия использует эвристики для связывания тональной лексики с объектом оценки в случае, когда синтаксические связи между ними отсутствуют. Машинное обучение не применялось. Метод продемонстрировал очень хорошие результаты, которые примерно совпадают с лучшими результатами методов с использованием машинного обучения и гибридных методов.
Ключевые слова: определение тональности, анализ мнений, тональность объектов, тональность атрибутов, синтактико-семантический анализ, семантические шаблоны.

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.

Исследование контекстов экосистемы «Цифрового туризма»

Ольга Витальевна Кононова, Дмитрий Евгеньевич Прокудин, Елена Николаевна Тупикина
339-370
Аннотация:

Современные информационно-коммуникационные технологии, элементы цифровизации постоянно и стремительно развиваются, что, в свою очередь, оказывает непосредственное влияние на все сферы человеческой деятельности. В свете последних событий, связанных с коллапсом туристического бизнеса из-за COVID-19, большой научный интерес проявляется к сфере услуг, а именно, к сфере «цифрового туризма». Цифровой туризм опирается на широкое внедрение новых технологий, таких как социальные сети и мобильные технологии, умные устройства и датчики для сбора и использования огромного количества данных для создания новых ценностных предложений. В связи с этим авторами поставлена цель – представить обзор литературы по «цифровому туризму» с позиций научного и медиа дискурса. Авторами представлен комплексный науковедческий подход, включающий последовательное выполнение всех этапов обзора от определения терминологического ядра междисциплинарного направления, формирования поисковых запросов, каскадного поиска, подбора и контент-анализа материалов до выявления и экспликация контекстов. Источниками информации для подготовки обзора выступили публикации из академических баз данных: Web of Science, Science-Direct, Scopus, GoogleScholar, eLibrary, Киберленинка, а также материалы и публикации в русскоязычных СМИ – Интегрум.


Полученные результаты будут полезны ученым при определении перспективных направлений исследований в области «цифрового туризма», а также позволят углубить знания о механизмах поиска, сбора и анализа данных и интегрированных и аналитических средах.

Ключевые слова: информационно-коммуникационные технологии, цифровые трансформации, цифровой туризм, электронный туризм, eTourism, smart tourism.

Использование семантического поиска для выбора и ранжирования научных геологических публикаций

Михаил Иванович Патук, Вера Викторовна Наумова
758-773
Аннотация:

Агрегирование научной информации играет важную роль для комплексного анализа геологических объектов. В настоящей работе мы рассматриваем потенциал и возможности семантического поиска для выбора тематически близких геологических публикаций. Проанализированы различные языковые модели в контексте нахождения сходства и различия между текстами при описании месторождений полезных ископаемых. Показано значительное улучшение результатов поиска после дополнительной тренировки языковых моделей. Представлены два веб-сервиса, основанных на методе расчета семантической близости текстов с количественной оценкой меры близости.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка, семантический поиск, геология.

Резервы синтаксического конструирования систем программирования

Лидия Васильевна Городняя
43-61
Аннотация: Работа посвящена анализу возможностей использования современного потенциала информационных технологий при решении задач обработки больших и сложных данных на примере текстов программ и определений языков программирования. Рассмотрена проблема совершенствования современных систем программирования и создания новых языков программирования, нацеленных на эффективное решение задач разработки надёжных и удобных информационных систем.
Ключевые слова: системы программирования, декомпозиция программ, реализационная прагматика, определение языков программирования.

Идентификация авторов в рамках предметной области в семантической библиотеке

Ольга Муратовна Атаева, Владимир Алексеевич Серебряков, Наталия Павловна Тучкова
198-217
Аннотация:

Рассмотрены особенности задачи идентификации авторов и определения авторского вклада в публикации в цифровых библиографических коллекциях. Особенности проблемы недостаточной идентификации проявляются в повторах информации, двойниковании, наличии авторов с полностью совпадающими именами, самоцитировании, автоплагиате и собственно плагиате. Предлагается использовать информацию о публикациях, которая уже накоплена в цифровой библиотеке в виде связанных данных предметной области и множества данных тезауруса адресата, как автора и пользователя библиотеки. Эта информация содержит связи, благодаря которым для идентификации авторства можно использовать контексты ключевых слов, множества соавторов и ассоциативные связи терминов в словарях и тезаурусах. Важно, что рассматривается массив научных публикаций, поскольку они имеют сложившуюся традиционную структуру, что позволяет сравнивать фиксированные элементы текста (аннотации, ключевые слова, коды классификаторов и т. д.). Таким образом, даже при полном совпадении имен в публикациях можно ставить вопрос об авторстве, если в цифровой библиотеке публикации соответствуют различным предметным областям. Разрешение таких противоречий осуществляется путем оценки множества связей всех элементов вторичной информации о публикации. Результатом сравнения может быть добавление автора в некоторую предметную область, т. е. расширение тезауруса адресата и персонального тезауруса автора, или появление в библиотеке полных тезок, но из разных областей знаний. Показано, что современные средства анализа данных позволяют оценить вклад автора в публикацию, несмотря на то, что конечно, реальный вклад в научное исследование может оценить только научное сообщество.

Ключевые слова: сравнение научных текстов, семантический поиск, тезаурус для онтологии знаний, информационный запрос с помощью тезауруса, семантические библиотеки, способы идентификации авторов, тезаурус адресата, вторичная информация, частотный словарь индивидуума, LibMeta.

Выпускная квалификационная работа: интеллектуальная собственность, источник персональных данных. правовые проблемы при проверке и использовании

Павел Петрович Гейко
305-321
Аннотация:

Затронуты проблемы правового характера, возникающие в связи с необходимостью осуществления обязательной проверки выпускных квалификационных работ на наличие заимствований при проведении итоговой аттестации по образовательным программам высшего образования, размещения этих работ в электронно-библиотечных системах образовательных организаций. В частности, исследованы вопросы необходимости соблюдения законодательства о персональных данных при обработке персональных данных в ходе проведения проверок работ на наличие заимствований, размещения работ в библиотечных системах. Уделено внимание вопросам соблюдения интеллектуальных прав авторов выпускных квалификационных работ при выполнении образовательными организациями возложенных на них обозначенных обязанностей. Анализ правовых проблем проведен с учетом внесенного Правительством РФ законопроекта, которым на образовательные организации высшего образования предлагается возложить обязанность по размещению в открытом доступе на официальном сайте образовательной организации в интернете полных текстов выпускных квалификационных работ по программам магистратуры и программам специалитета.

Ключевые слова: оригинальность, уникальность, обнаружение заимствований, плагиат, персональные данные, интеллектуальные права, исключительные права, квалификационная работа, учебная работа, научная работа, автор, размещение работ, обнародование, электронно-библиотечная с.

Об одном методе детектирования искусственных и ненаучных текстов в обширной коллекции документов

Олег Юрьевич Бахтеев, Маргарита Валерьевна Кузнецова, Алексей Владимирович Романов, Юрий Викторович Чехович
298-304
Аннотация: Работа посвящена описанию метода детектирования искусственных и ненаучных текстов в коллекции научных статей. Предлагаемый метод основан на лексическом и морфологическом анализе проверяемого документа, позволяющем оценить вероятность его принадлежности к классу научных документов. Эксперименты подтверждают возможность практического применения метода.
Ключевые слова: обработка естественного языка, классификация документов, анализ текстов, статистические языковые модели, детектирование искусственных текстов.

Исследование когнитивной функции при генерации эллиптических предложений в планиметрических задачах

Владимир Андреевич Пархоменко, Ксения Александровна Найденова, Татьяна Александровна Мартирова, Александр Валентинович Щукин
316-335
Аннотация:

Работа посвящена изучению когнитивной функции, связанной с генерацией эллиптических предложений в русском языке. Исследование проводилось на основе тестирования этой когнитивной способности с помощью компьютерной системы, специально разработанной авторами для этой цели. Тестирование этой когнитивной способности предложено и реализовано впервые. Система является расширением Moodle и открыто размещена в репозитории github. Эллиптические конструкции ограничиваются глагольными и именными эллипсисами, которые теоретически возможно полностью восстановить на основе контекста предложения. Исследование проводилось с участием в качестве респондентов студентов СПбПУ. В качестве предметной области были выбраны тексты планиметрических задач. В результате анализа данных тестирования получены следующие результаты: установлено влияние знаний респондента предметной области (планиметрии) на результаты тестирования; обнаружена тенденция к самообучению респондентов, что проявляется в сокращении времени и увеличении баллов по мере прохождения тестов; показано, что респонденты слабо мотивированы, если не видят отзыв на ответ по выполненному заданию.


Обсуждены проблемы дальнейшего развития системы тестирования и её применения при адаптации опросников (заданий) для оценки знаний студентов СПбПУ в области автоматизации обнаружения ошибок в программах, а также диагностики функционального состояния специалистов операторского профиля и экспресс-диагностики деменции. Перспективным представляется также применение системы для совершенствования процессов синтаксического разбора эллиптических предложений и автоматизации восстановления эллипсисов в предметной области планиметрии.

Ключевые слова: онлайн-система тестирования, разработка системы тестирования, когнитивная функция, эллипсис, планиметрия.
1 - 16 из 16 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.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества