Анализ возможностей автоматического реферирования статей на примере источников базы данных "Экология: наука и технологии" ГПНТБ Россиистатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (Б 959)
Библиографическое описание: Бычкова, Елена Феликсовна. Анализ возможностей автоматического реферирования статей на примере источников базы данных "Экология: наука и технологии" ГПНТБ России / Е. Ф. Бычкова, К. А. Колосов. - (Современные информационные технологии). - Текст : непосредственный // Научные и технические библиотеки. - 2023. - № 10. - С. 99-120 : табл. - Библиогр.: с. 116-118 (22 назв.). - Ref.: p. 118-120 (22 names). - ISSN 0130-9765.
Аннотация: 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 распространенных программных сред, а также проведен 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, снабженной 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, посвященные внедрению новых природо- и 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.
Год издания: 2023
Источник: Научные и технические библиотеки
Выпуск: № 10
Номера страниц: 99-120
Количество экземпляров:
- Организационно-методический отдел (пр. Свободный, 79, к. Б3-08): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: автоматическое реферирование, базы данных, журнальные публикации, модели генерирующего реферирования, нейросетевой машинный перевод, нормирование труда, рефераты, экология
Рубрики: Библиотечное дело,
Автоматизация библиотечных процессов
Автоматизация библиотечных процессов
ISSN: 0130-9765
Идентификаторы: полочный индекс Б 959, шифр ntb_/2023/10-905216