Анализ возможностей автоматического реферирования статей на примере источников базы данных «Экология: наука и технологии» ГПНТБ России

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).

1. Саломатова О. И., Зеленина Г. Н. Возможности проекта МАРС (Межрегиональная аналитическая роспись статей) в информационно-библиографической работе библиотеки // Библиотеки вузов Урала: проблемы и опыт работы. 2003. Вып. 4. 2003.

2. Липницкий С. Ф., Мамчич А. А., Сорудейкина С. А. Веб-поиск и аннотирование научнотехнической информации на основе тематических корпусов текстов // Информатика. 2018. Т. 1. № 2 (22). С. 114–125.

3. Мукамбетова Г. И. Аннотирование и реферирование документов: проблемы изучения при подготовке специалистов для библиотек // Вестник Бишкекского гуманитарного университета. 2009. № 2. С. 242–244.

4. Шрайберг Я. Л. Библиотечно-информационная сфера в современных условиях нарастающей цифровизации, постпандемийной обстановки и новых социальнополитических реалий: главные результаты : пленарный доклад Председателя Оргкомитета Двадцать шестой Международной конференции и выставки «LIBCOM– 2022». Москва : ГПНТБ России, 2022. 27 с. : ил. Библиогр.: с. 26–27 (17 назв.). 350 экз. ISBN 978-5-85638-253-1. doi: 10.33186/978-5-85638-253-1-2022

5. Соловьёва Л. С. База данных «ЭКО»: особенности формирования и обслуживания пользователей // Научные и технические библиотеки. 2003. № 4. С. 51–53. URL: http://ellib.gpntb.ru/subscribe/index.php?journal=ntb&year=2003&num=4&art=8 (дата обращения: 11.11.2019).

6. Бычкова Е. Ф. Реферативная БД «Экология: наука и технологии» – важная часть Электронной библиотеки ГПНТБ России по экологии // Научные и технические библиотеки. 2008. № 2. С. 77–84. URL: http://ellib.gpntb.ru/subscribe/index.php?journal=ntb&year=2008&num=2&art=13 (дата обращения: 27.01.2020).

7. Боргоякова К. С. Библиометрический анализ научных публикаций по экологии на основе реферативной базы данных «Экология: наука и технологии» ГПНТБ России // Научные и технические библиотеки. 2017. № 10. С. 54–68. URL: https://www.gpntb.ru/ntb/ntb/2017/10/NTB10_2017_А5_6.pdf (дата обращения: 20.12.2019).

8. Бычкова Е. Ф. Отражение публикаций по теме аварии на Чернобыльской АЭС и смежным с ней вопросам в БД ГПНТБ России «Экология: наука и технологии» // Чернобыль 35 лет спустя : материалы Межгосударственной научно-практической конференции (22 апреля 2021 г.). Брянск, 2021. С. 30–37.

9. Краткий отчёт о деятельности ГПНТБ России за 2021 год. URL: https://www.gpntb.ru/ofitsialnye-dokumenty/84--12/ofitsialnye-dokumenty/9672-kratkij-otchet-o-deyatelnosti-gpntb-rossii-za-2022-god.html (дата обращения: 07.09.2023). URL: свободный.

10. Das D., Martins A. A. Survey on Automatic Text Summarization : Technical report // Literature Survey for the Language and Statistics II course at Carnegie Mellon University. Pittsburgh, US, 2007. P. 192–195.

11. Батура Т. В., Бакиева А. М. Методы и системы автоматического реферирования текстов. Новосибирск : ИПЦ НГУ, 2019.

12. Секреты генерирующего реферирования текстов. URL: https://habr.com/ru/articles/596481 (дата обращения: 12.05.2023).

13. ChatGPT. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ChatGPT (дата обращения: 12.05.2023).

14. Liu Y., Lapata M. Text summarization with pretrained encoders // arXiv preprint arXiv:1908.08345. 2019. URL: https://arxiv.org/pdf/1908.08345v2.pdf (дата обращения: 12.05.2023).

15. GPT-3. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/GPT-3 (дата обращения: 12.05.2023).

16. RED-T5. Новая SOTA модель для русского языка от SberDevices. URL: https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/730088 (дата обращения: 12.05.2023).

17. Lewis M. et al. Bart: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension // arXiv preprint arXiv:1910.13461. 2019.

18. Лучшее место для начала работы с искусственным интеллектом: руководство по Google Colab для начинающих. URL: https://digitrain.ru/articles/156113 (дата обращения: 12.05.2023).

19. Кирпичникова И. М. Утилизация выбросов CO₂ на электростанциях с использованием биореакторов // Энергосбережение и водоподготовка. 2022. № 5. С. 15–18.

20. Приказ Министерства культуры РФ от 30 декабря 2014 г. № 2477 «Об утверждении типовых отраслевых норм труда на работы, выполняемые в библиотеках». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70921222 (дата обращения: 12.05.2023).

21. Тикунова И. П. Организация нормирования труда в библиотеке : сборник нормативных, методических и информационных материалов; Российская государственная библиотека [и др.]. Москва : Пашков дом, 2017. 454 с.

22. Нормы труда на работы, выполняемые в библиотеках Корпоративной сети общедоступных библиотек Санкт-Петербурга (КСОБ СПб) / Центральная городская публичная библиотека им. В. В. Маяковского; составители: Марина Николаевна Сухарева [и др.]. 2-е изд., испр. и доп. Санкт-Петербург : ЦГПБ, 2021. 80 с. : ил. (Общедоступные библиотеки Санкт-Петербурга). Библиогр.: 77–80 (57 назв.).