Preview

Заводская лаборатория. Диагностика материалов

Расширенный поиск

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ФОРМУЛИРОВОК НАУЧНОЙ НОВИЗНЫ ПУБЛИКАЦИЙ

Полный текст:

Аннотация

Показаны возможности использования методов интеллектуального анализа текстовых данных (Text Mining) для задач, которые ранее решались с помощью экспертных процедур. Рассмотрены вопросы определения качества научных публикаций, выявления научной новизны и идентификации зарождающихся технологических трендов средствами Text Mining (обнаружение «слабых» сигналов). Отмечена специфика этих проблем и способов их решения. Проведен обзор используемых методов выявления научной новизны. Исследованы способы автоматизированного обнаружения слов-маркеров, характеризующих научную новизну, и на их основе составлены специализированные шаблоны. Сформированы и описаны выборки, содержащие экспертно размеченные документы (авторефераты и научные статьи). Описаны результаты экспериментов по практическому использованию полученных шаблонов (на примере публикаций в области информатики).

Об авторе

В. О. Толчеев
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Россия


Список литературы

1. Маннинг К. Д., Рагхаван П., Шютце X. Введение в информационный поиск. -М.: Вильямс, 2014. - 528 с.

2. Большакова Е. И., КлышинскиЗ Э. С., Ландэ Д. В. и др. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика. -М.: МИЭМ, 2011. - 272 с.

3. Кузнецова Ю. М., Осипов Г. С., Чудова Н. В., Швец А. В. Автоматическое установление соответствия статей требованиям к научным публикациям / Труды ИСА РАН. 2012. Т. 62. № 3. С. 132 - 138.

4. Орлов А. И. Критерии выбора показателей эффективности научной деятельности / Контроллинг. 2013. № 3(49). С. 72 - 78.

5. Герасимов С. В., Курынин Р. В., Машечкин И. В., Петровский М. И., Царёв Д. В., Шестимеров А. А. Инструментальные средства оценки качества научно-технических документов / Труды ИСА РАН. 2013. Т. 24. С. 359 - 379.

6. Yoon J. Detecting weak signals for long-term business opportunities using text mining of Web news / Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39. P. 12543 - 12550.

7. Микова H., Соколова А. Мониторинг глобальных технологических трендов: теоретические основы и лучшие практики / Форсайт. 2014. Т. 8. №4. С. 64-83.

8. Орлов А. И. Экспертные оценки / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1996. Т. 62. № 1. С. 54 - 60.

9. Леонова Ю. В., Федотов А. М. Извлечение знаний и фактов из текстов диссертаций и авторефератов для изучения связей научных сообществ / XV Всероссийская научная конференция RCDL. - Ярославль: ЯрГУ, 2013. С. 135 - 144.

10. Большакова Е. И., Васильева Н. Э., Морозов С. С. Лексикосинтаксические шаблоны для автоматического анализа научно-технических текстов / X Национальная конференция по искусственному интеллекту. Т. 2. - М.: Физматлит, 2006. С. 506 - 524.

11. Дербенёв Н. В., Толчеев В. О. Что можно улучшить в наукометрическом анализе - учет наличия дубликатов и заимствований в научных публикациях / Управление большими системами. 2013. №44. С. 366-380.

12. Новиков Д. А., Орлов А. И. Математические методы классификации / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2012. Т. 78. №4. С. 3-5.

13. Сэлтон Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации. - М.: Советское радио, 1973. - 560 с.

14. Толчеев В. О. Модели и методы классификации текстовой информации / Информационные технологии. 2004. № 5. С. 6 - 14.

15. Powers D. Evaluation: From Precision, Recall and F-Factor to ROC, Informedness, Markedness and Correlation / J. Machine Learning Technol. 2011. Vol. 2(1). P. 37-63.

16. Liakata M., Thompson P., de Waard A., Nawaz R., Maat H. P., Ananiadou S. A Three-Way Perspective on Scientific Discourse Annotation for Knowledge Extraction / Proc. Workshop DSSD. 2012. P. 37 - 46.

17. Барахнин В. Б., Ткачев Д. А. Классификация математических документов с использованием составных ключевых терминов / Материалы Всероссийской конференции «ЗОНТ». - Новосибирск, 2009. С. 16-23.

18. Швец А. В. Экспериментальный метод автоматического определения уровня качества научных публикаций / Труды пятой международной конференции «Системный анализ и информационные технологии». Красноярск, 2013. Т. 1. С. 304 - 312.

19. Валеева Н. Г. Жанрово-стилистическая характеристика научных текстов. Введение в переводоведение. - М.: РУДН, 2006. - 85 с.

20. Ярская В. Н. Методология диссертационного исследования: Методическое пособие. -Саратов: ПМУЦ, 2002. - 189 с.


Для цитирования:


Толчеев В.О. АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ФОРМУЛИРОВОК НАУЧНОЙ НОВИЗНЫ ПУБЛИКАЦИЙ. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017;83(5):72-78.

For citation:


Tolcheev V.O. Automated Estimation of the Wording of Scientific Novelty of Publications. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 2017;83(5):72-78. (In Russ.)

Просмотров: 109


ISSN 1028-6861 (Print)
ISSN 2588-0187 (Online)