Описаны элементы модели лингвистического графа знаний «Turklang», разработанного в Институте прикладной семиотики АН РТ и используемого в качестве базы для создания ряда лингвистических ресурсов и инструментов: портал «Тюркская морфема», электронный корпус татарского языка «Туган Тел», лингвистические процессоры.

Для создания образовательной среды необходимы предметно-ориентированные графы знаний, для получения которых не применимы методы создания общих и открытых графов. В работе описаны лингвистические графы знаний, которые отображают, с одной стороны, потенциальные возможности тюркских языков, с другой стороны, примеры реального использования в текстах. Особенность этих графов знаний заключается в том, что они содержат лингвистические единицы разных языковых уровней, а также семантические универсалии, соответствующие значениям этих лингвистических единиц, которые встроены в единую модель лингвистического графа знаний. Структура такого графа знаний позволяет формировать учебные курсы, строить индивидуальную образовательную траекторию, а также создавать задания и средства автоматизированной проверки в рамках контроля знаний при обучении тюркским языкам. Это дает возможность разрабатывать впоследствии, на основе этих графов, программы обучения с учетом структурно-функциональных особенностей тюркских языков, а также способствует реализации индивидуальных целей обучающихся.

Алгоритмы установления соответствия между сущностями осуществляют поиск эквивалентных сущностей в разноязычных графах знаний. Данная проблема возникает, как правило, при интеграции разноязычных графов знаний. В настоящее время решение этой проблемы становится весьма актуальным для практического решения проблем импортозамещения, например, чтобы найти информацию о лекарствах, выпускаемых в разных странах под разными названиями, или же решить проблему поиска эквивалентных запчастей.

В настоящее время известно несколько библиотек с открытым кодом, которые объединяют известные алгоритмы выравнивания сущностей, а также тестовые наборы данных для различных языков. В данной работе описан русско-английский набор данных для экспериментов с нескольким популярными алгоритмами выравнивания сущностей. Особое внимание уделено методам генерации векторных представлений для имен сущностей. В частности, рассмотрены комбинации различных методов генерации векторных представлений (эмбеддингов) имен сущностей с известными алгоритмами выравнивания сущностей. Таблицы с результатами экспериментов дополнены визуализациями. 

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.