Бычкова Елена Феликсовна – ведущий научный сотрудник, руководитель группы развития проектов в области экологии и устойчивого развития
Москва
Elena F. Bychkova – Cand. Sc. (Pedagogy), Leading Researcher, Head, Ecology and Sustainable Development Group of Academic Secretary Department
, Moscow
Колосов Кирилл Анатольевич – кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник ГПНТБ России, доцент Московского государственного лингвистического университета
Москва
Kirill A. Kolosov – Cand. Sc. (Engineering), Leading Researcher, Russian National Public Library for Science and Technology; Associate Professor, Moscow State Linguistic University
Moscow
Рассмотрена возможность автоматического реферирования публикаций с использованием моделей генерирующего реферирования. Приводится обзор подходов к автоматическому регулированию, в том числе с использованием нейронных сетей. Дан обзор распространённых программных сред, а также проведён анализ, в результате которого определены их преимущества и недостатки при автореферировании. Проблема создания рефератов статей с использованием технологий автореферирования актуальна и позволяет увеличить доступность публикаций, прежде всего, не представленных в открытом доступе, при снижении затрат на их библиографическую обработку. По мнению авторов, создание расширенной библиографической записи (БЗ), снабжённой аннотацией или рефератом, очень важно при предоставлении информации о новых экологичных технологиях. Тогда как создание грамотного реферата требует не только интеллектуальных усилий и времени сотрудников, но и специальных знаний. В качестве объекта исследования была взята база данных
«Экология: наука и технологии» в целом и содержащиеся в ней публикации, посвящённые внедрению новых природои ресурсосберегающих технологий. Сделан вывод о том, что автореферирование, в отличие от ручного реферирования, не требует наличия специалистов высокой квалификации по тематике обрабатываемых документов. При этом качество формируемых рефератов получается достаточно высоким даже при использовании типовых наборов данных (датасетов).
The authors examine the possibility of computerized abstracting of publications based on generative abstracting models. They review the approaches toward automatic control including that of neural networks, characterize popular software environments, and discuss their advantages and disadvantages for computerized abstracting. The problems under discussion are relevant as the technology of computerized abstracting increases the accessibility of publications, in particular, those out of the open access while decreases bibliographic processing costs. The authors insist that augmented bibliographic record supplied with annotation or abstract is very important for providing information on new environmental technologies. At the same time, the appropriate abstract consumes intellectual efforts and time of competent professionals. The database “Ecology: Science and Technologies” was chosen as the study object; the database comprises publications on implementation of new environmental-friendly and resource-saving technologies. The authors conclude that computerized abstracting as opposed to similar manual process requires no specialists highly qualified in the discipline of the document being processed while the quality of the abstracts is rather high even when the standard datasets are used.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.