Технология наполнения предметных онтологий пространства научных знаний

Main Article Content

Аннотация

Под предметной онтологией в контексте этой статьи понимается совокупность ключевых понятий, относящихся к некоторой области науки, с их семантическими связями, дополненная индексами различных классификационных систем, описывающих данную научную область. Предметные онтологии являются необходимой составляющей каждого подпространства, входящего в Единое цифровое пространство научных знаний (ЕЦПНЗ). В данной статье приводятся результаты исследований, связанных с построением предметных онтологий на базе созданной автоматизированной системы поддержки терминологических словарей и предлагается методология выделения новых ключевых терминов отдельной области науки. Предлагаемая методология базируется на использовании существующих классификационных систем в совокупности с базами данных цитирования (БДЦ), такими как Web of Science и Scopus для англоязычных публикаций и Российский индекс цитирования (РИНЦ) – для русскоязычных. Методология предполагает разбиение научной области на ряд разделов в соответствии с выбранной классификационной системой, выделение из БДЦ ядра статей, относящихся к каждому разделу, а из статей – новых авторских ключевых терминов, которые и должны составлять, в совокупности с соответствующими разделами классификационных систем, основу предметной онтологии данной научной области.

Article Details

Как цитировать
Каленов, Н. Е. . (2020). Технология наполнения предметных онтологий пространства научных знаний. Электронные библиотеки, 24(1), 101-115. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-1-100-115

Библиографические ссылки

1. Антопольский А.Б., Каленов Н.Е., Серебряков В.А., Сотников А.Н. О едином цифровом пространстве научных знаний // Вестник Российской академии наук. 2019. Т. 89. № 7. С. 728–735.
2. Антопольский А.Б. и др. Принципы построения и структура единого цифрового пространства научных знаний (ЕЦПНЗ) // Научно-техническая информация. Сер. 1. 2020. № 4. С. 9–17.
3. Kalenov N., Sobolevskaya I., Sotnikov A. Mathematical modeling of the processes of interdisciplinary collections formation in the digital libraries environment // CEUR Workshop Proceedings. 2020. V. 2543. P. 391–398.
4. M. Mercedes Martínez-González, María Luisa Alvite Díez. The support of constructs in thesaurus tools from a Semantic Web perspective: Framework to assess standard conformance // Comput. Stand. Interfaces. 2019. Iss. 65. P. 79–91.
5. Roche C., Costa R., Carvalho S., Almeida B. Knowledge-based terminological e-dictionaries: The EndoTerm and al-Andalus Pottery projects // Terminology, International Journal of Theoretical and Applied Issues in Specialized Communication.2019. No. 2. P. 259–290.
6. Белоозеров В.Н., Гуревич И.Б., Трусова Ю.О. Тезаурус по анализу изображений в сети терминологических словарей // Перспективные направления исследований и критические технологии в классификационных системах: материалы конф. Москва, 2017. С. 35–36.
7. UNESCO Thesaurus https://skos.um.es/unescothes/ (дата обращения 28.04.2020).
8. Атаева О.М., Серебряков В.А. Персональная открытая семантическая цифровая библиотека LibMeta. Конструирование контента. Интеграция с источниками LOD // Информатика и её применения. 2017. Т. 11, Вып. 2. С. 85–100.
9. Антопольский А.Б., Белоозеров В.Н., Маркарова Т.С. О разработке онтологии на основе классификаторов научной информации и терминологических словарей // Информационные ресурсы России. 2017. № 5 (159). С. 2–7.
10. Antopolskiy A.B. and others. The Development of a Semantic Network of Keywords Based on Definitive Relationships // Scientific and Technical Information Processing. 2017. Vol. 44, No. 4. P. 261–265.
11. Антопольский А.Б., Белоозеров В.Н., Каленов Н.Е., Маркарова Т.С. О развитии терминологической базы данных в виде комплекса отраслевых информационно-поисковых тезаурусов // Информационные ресурсы России. 2018. № 5 (165). С. 22–30.
12. Белоозеров В.Н., Шабурова Н.Н. О разработке классификационно-тезаурусной онтологии для предметной области физики и радиоэлектроники // Информационное обеспечение науки: новые технологии: сб. науч. тр. Екатеринбург, 2018. С. 75–86.
13. Kalenov N.E., Senko A.M. Interactive system of terminological dictionaries as one of the elements in the ontology of scientific knowledge // Software Journal: Theory and Applications (electronic Journal). 2019. Iss. 4. http://swsys-web.ru/en/ interactive-system-of-terminological-dictionaries.html (дата обращения 28.04.2020)
14. Государственный рубрикатор научно-технической информации. http://grnti.ru (дата обращения 28.04.2020).
15. Цветкова В.А., Харыбина Т.Н., Мохначева Ю.В., Бескаравайная Е.В., Митрошина И.Ю. Особенности совмещения классификационных систем и формирования массива ключевых слов для определения пространства знаний по микробиологии // Научные и технические библиотеки. 2019. № 11. С. 25–43.
16. Marcia Lei Zeng, Philipp Mayr. Knowledge Organization Systems (KOS) in the Semantic Web: a multi-dimensional review // International Journal on Digital Libraries. 2019. Vol. 20, Issue 3. P. 209–230.


Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)