Preview

Научные и технические библиотеки

Расширенный поиск

Что такое датасет и зачем он нужен в библиотеке

https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-7-66-80

Аннотация

В представленной статье рассматривается концепция датасетов, предназначенных для задач машинного обучения алгоритмов/моделей синтетических нейронных сетей, то есть моделей искусственного интеллекта. В Российской Федерации реализуется Стратегия развития информационного общества на 2017–2030 гг., цель которой формирование в стране общества знаний. Современные библиотеки уже аккумулируют, сохраняют и распространяют существующие знания, а в рамках работы с датасетами выступают провайдерами концепции этой стратегии. Датасет можно определить как структурированный набор данных, в котором они организованы для решения тех или иных задач, к тому же структура датасета, в свою очередь, конструктивно зависима от типа, характера и формализованности первичных данных. Для обоснования этого утверждения и подготовлена настоящая статья. В тексте приводятся две базовые технологические модели формирования датасета (набора данных на основе текстового корпуса).

Об авторах

М. В. Вахрушев
ГПНТБ России
Россия

Вахрушев Максим Васильевич - канд. пед. наук, старший научный сотрудник группы перспективных исследований и аналитического прогнозирования

Москва



М. В. Гончаров
ГПНТБ России
Россия

Гончаров Михаил Владимирович – канд. техн. наук, доцент, ведущий научный сотрудник, руководитель группы перспективных исследований и аналитического прогнозирования

Москва



К. А. Колосов
Ассоциация ЭБНИТ
Россия

Колосов Кирилл Анатольевич – канд. техн. наук, программист Ассоциации

Москва



Список литературы

1. Что такое датасет и как его использовать. URL: https://thecode.media/chto-takoedataset-i-chto-s-nim-delayut/ (дата обращения: 06.11.2025).

2. Что такое датасеты и как их использовать для анализа данных. URL: https://productstar.ru/blog/datasety-chto-eto-vidy-i-kak-ispolzovat-dlya-analizadannykh (дата обращения: 06.11.2025).

3. Zhang J. et al. An open dataset of EurekAlert! press releases for science communication research // Scientific Data. 2025. Vol. 12. № 1. P. 1606. DOI 10.1038/s41597-025-05865-1.

4. Для чего аналитику данных датасет и где его взять (Практикум / Блог Яндекс). URL: https://practicum.yandex.ru/blog/dataset-dlya-mashinnogo-obucheniya-i-analiza (дата обращения: 11.08.2025).

5. Hutchinson B. et al. Towards accountability for machine learning datasets: Practices from software engineering and infrastructure // Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency. 2021. P. 560–575. DOI 10.1145/3442188.3445918.

6. Датасет из лог-файла веб-интерфейса НТБ ГПНТБ России. URL: https://disk.yandex.ru/d/6hPLWBvOWOX7Lw (дата обращения: 07.04.2026).

7. Земсков А. И., Колосов К. А. Библиометрия в библиотеках // Научные и технические библиотеки. 2016. № 11. С. 5–23.

8. Описание формата parquet. URL: https://datafinder.ru/products/chto-takoe-parquetobzor-osnovnyh-preimushchestv-i-sluchaev-ispolzovaniya?ysclid=mf558b144740088306 (дата обращения: 04.09.2025).

9. Двойникова А. А., Карпов А. А. Аналитический обзор подходов к распознаванию тональности русскоязычных текстовых данных // Информационно-управляющие системы. 2020. № 4. С. 20–30. DOI 10.31799/1684-8853-2020-4-20-30.

10. Коллекция источников elibrary.ru. URL: https://disk.yandex.ru/d/62lSxukdaXPioA (дата обращения: 02.09.2025).

11. Готовый датасет из листинга. URL: https://huggingface.co/datasets/vahrush/pre4 (дата обращения: 16.04.2026).

12. Смирнова О. С., Шишков В. В. Выбор топологии нейронных сетей и их применение для классификации коротких текстов // International Journal of Open Information Technologies. 2016. Т. 4. № 8. С. 50–54.

13. Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 20172030 годы. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71570570/?ysclid=mf57f2m1f3852664316 (дата обращения: 04.09.2025).

14. Rogers A. et al. RuSentiment: An enriched sentiment analysis dataset for social media in Russian // Proceedings of the 27th international conference on computational linguistics. 2018. P. 755–763.

15. Полное руководство по библиотеке Gensim для начинающих. URL: https://pythonru.com/biblioteki/gensim?ysclid=mgyzlf9l2n931144963 (дата обращения: 20.04.2026)

16. Михальченкова Н. А. Инфраструктура научно-технической информации России: систематизация видов научно-технической информации и научно-технической литературы в контексте федерального проекта по развитию научно-технических библиотек // Научные и технические библиотеки. 2026. № 6. С. 15–30. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-6-15-30.

17. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2026621985. База данных «Датасет НТБ ГПНТБ России. Вер. 0.2» : № 2026621498 : заявл. 09.04.2026 : опубл. 30.04.2026 / М. В. Вахрушев, М. В. Гончаров ; правообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение «Государственная публичная научно-техническая библиотека России» (RU). 1 с.


Рецензия

Для цитирования:


Вахрушев М.В., Гончаров М.В., Колосов К.А. Что такое датасет и зачем он нужен в библиотеке. Научные и технические библиотеки. 2026;1(7):66-80. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-7-66-80

For citation:


Vakhrushev M.V., Goncharov M.V., Kolosov K.A. What dataset is and why the libraries need it. Scientific and Technical Libraries. 2026;1(7):66-80. (In Russ.) https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-7-66-80

Просмотров: 56

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1027-3689 (Print)
ISSN 2686-8601 (Online)