Коробковский Вадим Андреевич – студент, магистрант
Санкт-Петербург
Vadim A. Korobkovsky – Student of Master Level
St. Petersburg
Горлушкина Наталия Николаевна – канд. техн. наук, доцент
Санкт-Петербург
Natalia N. Gorlushkina – Cand. Sc. (Engineering), Associate Professor
St. Petersburg
Белинская Мария Александровна – заведующая научно-исследовательским отделом информатики иавтоматизации
Санкт-Петербург
Maria A. Belinskaya – Head, Department for InformationTechnologies and Automation
St. Petersburg
При создании электронных каталогов, значительно упрощающих читателям доступ к нужной информации, возникают определённые сложности. Проблемы, связанные с созданием современного цифрового фонда, особенно актуальны для библиотек, имеющих длительную историю и большие фонды хранения. В статье рассматривается вопрос расширения возможностей библиографического поиска по фондам российских библиотек на основе пополнения электронных каталогов информацией со сканов каталожных бумажных карточек. Описаны существующие способы перевода бумажных карточек в электронный каталог.
В рамках исследования были проанализированы преимущества и недостатки различных методов создания электронного каталога, а также проведён обзор различных технических средств, которые могли бы подойти для решения задачи автоматизации создания или пополнения электронного каталога. C помощью «дообучения» и применения нейронных сетей был реализован алгоритм на языке программирования Python, позволяющий выполнять задачи предобработки, локализации необходимых областей, распознавания текста и, что самое главное, конвертирование считанного текста на поля и подполя формата RUSMARC. С его помощью решение задач ретроконверсии библиографических данных происходит значительно быстрее по сравнению с ручным вводом.
The authors substantiate the need for electronic catalogs that significantly simplify users’ access to relevant information. They formulate the difficulties of this process. The mentioned problems become especially acute for the libraries with a long history and large collections when they start conversion to the digital. The authors discuss the possibilities of bibliographic search expansion through scanning paper catalog cards. The ways to convert paper cards into digital format are described.
As part of the study, the advantages and disadvantages of each method for acquiring e-catalog were analyzed, and different technical tools were reviewed to find the most efficient solution for developing e-catalogs. Based on the analysis, through additional training and with the neural networks, the algorithm in the Python language was implemented, which allows to perform preprocessing tasks, to localize the necessary areas, to recognize text and, most importantly, to convert the scanned text into RUSMARC format fields and subfields. This algorithm accelerates retroconversion of bibliographic data as compared to the manual entry.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.