Analyzing the prospects for computerized article abstracting as a case study of RNPLS&T’s database “Ecology: Science and technology” ; Анализ возможностей автоматического реферирования статей на примере источников базы данных «Экология: наука и технологии» ГПНТБ России
Uloženo v:
| Název: | Analyzing the prospects for computerized article abstracting as a case study of RNPLS&T’s database “Ecology: Science and technology” ; Анализ возможностей автоматического реферирования статей на примере источников базы данных «Экология: наука и технологии» ГПНТБ России |
|---|---|
| Autoři: | E. F. Bychkova, K. A. Kolosov, Е. Ф. Бычкова, К. А. Колосов |
| Přispěvatelé: | The article is prepared within the framework of the Government Order to RNPL&T No. 075-01235-23-00 of December 29, 2022 “Developing e-librarianship as a scientific and academic discipline the circumstances of transforming library collections, reference bibliographic and document services in the digital environment” (FNEG-2022-0004), Register No. 720000F.99. 1BN60AV03000 for the years 2022–2024., Статья подготовлена в рамках Государственного задания ГПНТБ России от 29.12.2022 № 075-01235-23-00 по выполнению работы «Развитие электронного библиотековедения как научной и учебной дисциплины в условиях трансформации библиотечных фондов, справочно-библиографического и документного обслуживания в цифровой среде (FNEG-2022-0004)», реестровый № 720000Ф.99.1БН60АВ03000 на 2022–2024 гг. |
| Zdroj: | Scientific and Technical Libraries; № 10 (2023); 99-120 ; Научные и технические библиотеки; № 10 (2023); 99-120 ; 2686-8601 ; 1027-3689 |
| Informace o vydavateli: | Russian National Public Library for Science and Technology |
| Rok vydání: | 2023 |
| Sbírka: | Scientific and Technical Libraries (STL/NTB - E-Journal) / Научные и технические библиотеки |
| Témata: | датасет, abstract, database, work standardization, computerized abstracting, neural machine translation, mBARTru generative model, dataset, реферат, база данных, нормирование труда, автоматическое реферирование, нейросетевой машинный перевод, генерирующая модель mBARTru |
| Popis: | The authors examine the possibility of computerized abstracting of publications based on generative abstracting models. They review the approaches toward automatic control including that of neural networks, characterize popular software environments, and discuss their advantages and disadvantages for computerized abstracting. The problems under discussion are relevant as the technology of computerized abstracting increases the accessibility of publications, in particular, those out of the open access while decreases bibliographic processing costs. The authors insist that augmented bibliographic record supplied with annotation or abstract is very important for providing information on new environmental technologies. At the same time, the appropriate abstract consumes intellectual efforts and time of competent professionals. The database “Ecology: Science and Technologies” was chosen as the study object; the database comprises publications on implementation of new environmental-friendly and resource-saving technologies. The authors conclude that computerized abstracting as opposed to similar manual process requires no specialists highly qualified in the discipline of the document being processed while the quality of the abstracts is rather high even when the standard datasets are used. ; 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 ... |
| Druh dokumentu: | article in journal/newspaper |
| Popis souboru: | application/pdf |
| Jazyk: | Russian |
| Relation: | https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1207/912; 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.; 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.; Мукамбетова Г. И. Аннотирование и реферирование документов: проблемы изучения при подготовке специалистов для библиотек // Вестник Бишкекского гуманитарного университета. 2009. № 2. С. 242–244.; 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; 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).; 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).; 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).; 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.; 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.; 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.; Батура Т. В., Бакиева А. М. Методы и системы автоматического реферирования текстов. Новосибирск : ИПЦ НГУ, 2019.; Секреты генерирующего реферирования текстов. URL: https://habr.com/ru/articles/596481 (дата обращения: 12.05.2023).; ChatGPT. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ChatGPT (дата обращения: 12.05.2023).; 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).; GPT-3. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/GPT-3 (дата обращения: 12.05.2023).; RED-T5. Новая SOTA модель для русского языка от SberDevices. URL: https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/730088 (дата обращения: 12.05.2023).; Lewis M. et al. Bart: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension // arXiv preprint arXiv:1910.13461. 2019.; 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).; Кирпичникова И. М. Утилизация выбросов CO₂ на электростанциях с использованием биореакторов // Энергосбережение и водоподготовка. 2022. № 5. С. 15–18.; 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).; 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.; 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.).; https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1207 |
| DOI: | 10.33186/1027-3689-2023-10-99-120 |
| Dostupnost: | https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1207 https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-10-99-120 |
| Rights: | Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). ; Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). |
| Přístupové číslo: | edsbas.5E3D52C0 |
| Databáze: | BASE |
Nájsť tento článok vo Web of Science Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!