Архивы


2016

Том 19, № 6 (2016)

Настоящий тематический выпуск журнала «Электронные библиотеки» содержит новые научные результаты, полученные сотрудниками и студентами учебно-практической лаборатории визуализации и разработки игр (Digital Media Lab – DML) Высшей школы информационных технологий и информационных систем (ИТИС) Казанского (Приволжского) федерального университета (КФУ), которые решают казалось бы разноплановые задачи в рамках исследований, проводимых в Openlab «Информационные технологии и неразрушающие методы исследования объектов культурного наследия» и Openlab «Виртуальные и симуляционные технологии в биомедицине» в рамках Программы повышения конкурентоспособности КФУ (соответственно в 2014–2016 и 2016–2017 годах).

Спектр этих задач очень широк: соотношение понятий виртуального мира, симуляции и serious games; разработка новых инструментов для создания симуляционных полигонов и новых подходов к интерфейсам с использованием виртуальной реальности; разработка тренажеров с такими новыми устройствами, как шлемы виртуальной реальности, системы захвата движений, оптические и инфракрасные сенсоры-дальномеры, устройства точного позиционирования и системы обратной связи – для более полного погружения в создаваемые виртуальные реалии. Сфера применения результатов этих исследований – виртуальная и дополненная реальности в образовании; виртуальная хирургия; реабилитационные комплексы для неврологических пациентов; симуляционные полигоны чрезвычайных ситуаций; культурно-исторические реконструкции; модернизация музеев с помощью виртуальной и дополненной реальности; обучающие аттракционы с использованием динамической подвески; инновационные приёмы визуализации для эффективной работы с большими объёмами как структурированных, так и неструктурированных данных. В тематическом выпуске освещено также направление деятельности DML, связанное с разработкой интеллектуальных обучающих систем и технологий: развита тема создания виртуальных биотехнологических лабораторий, включая разработку собственного визуального редактора сценариев для них; обсуждены также вопросы обеспечения вовлеченности студентов в учебный процесс.

Составитель тематического выпуска В.В. Кугуракова

Том 19, № 4 (2016)

Настоящий тематический выпуск журнала «Электронные библиотеки» посвящён Владимиру Трофимовичу Вдовицыну и тому делу, в которое он вложил много своих сил, – электронным ресурсам Карельского научного центра РАН (КарНЦ РАН). В первой статье тематического выпуска рассказано о жизненном и творческом пути В. Т. Вдовицына (1952–2014), сотрудника КарНЦ РАН и специалиста по методам систематизации и поиску электронной научной информации. Вторая статья содержит подборку материалов из препринта доклада В. Т. Вдовицына о применении экспертных систем в Карельском филиале АН СССР в 1990 году. Закономерное развитие этих идей и продолжение работ В. Т. Вдовицына представлены в третьей статье, описывающей современные электронные ресурсы КарНЦ РАН, взаимодействующие с электронными библиотеками, репозиториями и поисковыми системами.

Составители А.А. Крижановский, А.А. Печников, А.Д. Сорокин

Том 19, № 3 (2016)

Настоящий тематический выпуск журнала «Электронные библиотеки» подготовлен выпускниками Высшей школы информационных технологий и информационных систем (ИТИС) Казанского (Приволжского) федерального университета (КФУ) совместно со своими научными руководителями.

В настоящее время ИТИС проводит ряд фундаментальных и прикладных исследований в области информационных технологий. Одним из ключевых проектов, выполняемым по Программе повышения конкурентоспособности КФУ и нацеленным на моделирование эмоциональных состояний млекопитающих с помощью вычислительных систем, является разработка нейробиологически инспирированной когнитивной архитектуры (NeuCogAr). Эта разработка вызывает интерес специалистов по вычислительной нейробиологии, интеллектуальной робототехнике, урбанистике, рекламе и маркетингу, психологии, социологии. Отметим также проекты ВШ ИТИС, связанные с моделированием таких чрезвычайных ситуаций, как распространение лесных пожаров и наводнений (см. статьи Л.З. Римовой и А.А. Гиниятова с соавторами). Работы А.А. Алексеева, Е.Ю. Майоровой, Ю.С. Сафандеевой и В.В. Пищулина с соавторами посвящены актуальным проблемам нейробиологического моделирования, в том числе, воссозданию правдоподобных нейробиологических структур, связанных с дофаминовой и норадреналиновой нейромодуляциями, автоматизации создания нейробиологических структур в фреймворке NEST, а также исследованию таких аспектов создания антропоморфного пользовательского интерфейса, как выявление психологического портрета респондента и генерация отношения к нему социальным агентом. Названные результаты в области нейробиологической инспирированности развивают новый подход к реализации искусственного интеллекта. Статья В.Д. Абрамова с соавторами посвящена еще одному направлению деятельности ИТИС, связанному с разработкой интеллектуальных обучающих систем и технологий: в не описана технология создания виртуальных биотехнологических лабораторий с обеспечением интерактивности учебного процесса.

Публикуемые материалы отражают круг актуальных проблем и задач, которые были представлены в 2016 году их разработчиками на международных конференциях Fierces on BICA, BICA, AMSTA, BioNanoScience и ряде других.

Составители тематического выпуска В.В. Кугуракова, М.О. Таланов

Том 19, № 2 (2016)

Настоящий выпуск журнала «Электронные библиотеки» представляет собой тематический сборник статей, подготовленных сотрудниками Института прикладной семиотики Академии наук Республики Татарстан (www.ips.antat.ru). Институт прикладной семиотики выполняет фундаментальные и прикладные исследования в области прикладной семиотики, компьютерной и когнитивной лингвистики, интеллектуальных информационных технологий. Одним из ключевых проектов Института в настоящее время является разработка Национального корпуса татарского языка «Туган тел» (www.corpus.antat.ru). Этот проект выполняется в рамках мероприятий по государственной программе «Сохранение, изучение и развитие государственных языков Республики Татарстан и других языков в Республике Татарстан на 2014 – 2020 годы» и нацелен на разработку аннотированного корпуса татарского языка для гуманитарных и образовательных приложений. Корпусное исследование языка дает богатейший материал для построения лингвистических моделей и ресурсов, применимых в задачах перевода, семиотических и когнитивных исследованиях, образовательных программах.

Обзорные статьи А.М. Галиевой и Р.Р. Гатауллина, представленные в настоящем выпуске, посвящены актуальным проблемам корпусной лингвистики – разрешению грамматической многозначности корпусных данных и подготовке лингвистических ресурсов, которые могут быть использованы при семантическом аннотировании корпусных данных. Для татарского языка в настоящее время отсутствуют большие коллекции данных со снятой многозначностью, что затрудняет применение методов машинного обучения в лингвистических приложениях. Тем не менее, авторы рассматривают машинное обучение как наиболее перспективное направление для снятия многозначности и показывают сравнительные оценки методов применительно к различным языкам. В статье А.М. Галиевой дан обзор основных англоязычных электронных лексикографических ресурсов, разработанных для представления семантики глагола. Данное направление имеет важнейшие применения в задачах обработки естественного языка, поэтому статья является весьма своевременной и актуальной.

Статья А.Ф. Хусаинова, А.Х. Хусаиновой и Р.А. Гильмуллина посвящена еще одному направлению деятельности Института прикладной семиотики, связанному с разработкой интеллектуальных обучающих систем и технологий. Эти исследования ориентированы на разработку семиотических моделей в обучении, их реализацию в прикладных системах и образовательных ресурсах, формирование концепции и методик обучения в условиях инфокоммуникационной образовательной среды. В названной статье описана технология создания электронных версий обучающих материалов в образовательной среде, построенной на основе принципов Smart Education – современного метода обучения, базирующегося на облачных технологиях и обеспечивающего интерактивность учебного процесса.

Публикуемые материалы отражают круг актуальных проблем и задач, которые были представлены для обсуждения на Международной конференции по компьютерной и когнитивной лингвистике TEL-2016, прошедшей в Казани 21–24 апреля 2016 года.

Составитель тематического выпуска О.А. Невзорова


2015

Том 18, № 3-4 (2015)

Настоящий выпуск журнала «Электронные библиотеки» представляет собой тематический сборник статей, посвященный проблеме автоматического анализа тональности текстов на русском языке.
Задача анализ тональности состоит в автоматическом определении отношения автора текста (позитивном, негативном или нейтральном) к объектам и ситуациям, о которых говорится в анализируемом тексте. В настоящее время автоматический анализ тональности используется в самых различных приложениях, ключая мониторинг репутации компаний и публичных персон, анализ общественных настроений в том или ином регионе, анализ сообществ в социальных сетях и многое другое.
В данном тематическом выпуске представлены статьи участников открытого тестирования систем анализа тональности на русском языке SentiRuEval, провeденном в 2014–2015 годах. В данном тестировании участникам были предложены для решения две основные задачи.
Первая задача состояла в автоматическом анализе отзывов пользователей в двух предметных областях (рестораны и автомобили) с целью определить основные характеристики обсуждаемых объектов (так называемые аспекты, например, салат, интерьер для ресторанов) и их оценку пользователем – автором отзыва.
Вторая задача заключалась в анализе постов Твиттера (твитов) для мониторинга репутации организаций в заданной сфере деятельности (банки и телекоммуникационные компании). Данная задача включает как выявление положительного или отрицательного отношения авторов твитов к заданным организациям,
так и оценку распространяемых в Твиттере позитивных или негативных новостей об этих организациях.
В статье Н.В. Лукашевич (НИВЦ МГУ им. М.В. Ломоносова) «Автоматический анализ текстов по отношению к заданному объекту и его характеристикам» представлен обзор задач, возникающих в рамках анализа тональности текстов по аспектам. Представлены особенности предлагаемых подходов и достигаемые ими характеристики качества.
Статья П.Д. Блинова и Е.В. Котельникова (Вятский государственный гуманитарный университет) «Семантическое сходство в задаче аспектно-эмоционального анализа» описывает совокупность подходов к анализу тональности текстов по аспектам, начиная с извлечения аспектов, их дальнейшей классификации и определению тональности. Подход к извлечению аспектов сущности основан на выявлении контекстов употребления слов, представления их в виде векторов и дальнейшем группировании этих слов в аспектные категории.
В статье группы авторов из Казанского федерального университета (Е.В. Тутубалина, В.В. Иванов, М.А. Загулова, Н.Р. Мингазов, И.С. Алимова, В.А. Малых) представлены подходы на основе методов машинного обучения к обеим задачам SentiRuEval: анализ отзывов и анализ твитов. Подробно описаны признаки, используемые в применяемых методах машинного обучения, их модификации в конкретных задачах, а также проведен анализ ошибок.
В статье Ю.В. Адаскиной, П.В. Паничевой и А.М. Попова (ООО «InfoQubes»,
Санкт-Петербургский государственный университет) исследуется вклад синтаксического анализа в задаче анализа тональности твитов. Для этого проводится синтаксический анализ твитов, получившаяся синтаксическая структура преобразуется в тройки вида (отношение, слово1, слово2), и затем эти тройки используются
как дополнительные признаки для системы классификации.
Статья П.Ю. Полякова, М.В. Калининой, В.В. Плешко (ООО «ЭР СИ О») посвящена рассмотрению лингвистико-инженерного подхода к анализу тональности твитов, включающего использование словаря оценочных слов, синтаксического анализатора, а также правил вычисления тональности на основе проведенного анализа.
В статье Ю.В. Рубцовой и С.А. Кошельникова (Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН) рассматриваются особенности применения известного метода машинного обучения CRF для анализа тональности твитов, анализируются ошибки полученного классификатора.
Нужно отметить, что мировая практика научных исследований в области автоматической обработки текстов свидетельствует о важности открытых тестирований типа SentiRuEval, в результате которых выявляются и получают большее распространение лучшие подходы, в целом ускоряется развитие автоматических систем. Поэтому практика проведения открытых тестирований становится все более распространенной в мире, в России также будут продолжаться такого рода тестирования автоматического анализа текстов на русском языке.

Н.В. Лукашевич


1 - 10 из 11 результатов     1 2 > >>