И.М. Зацман1

1 Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН (Москва, Россия)
1 izatsman@yandex.ru

Постановка проблемы. Рассматриваются вопросы детализации понятий, определенных ГОСТом Р 59853-2021 «АС. Термины и определения», обусловленной проектированием в ФИЦ ИУ РАН лексикографической информационной системы. Система включает: двуязычный электронный словарь (в виде словарной базы данных), корпус параллельных текстов и базу лингвистических знаний. Основное ее отличие от отечественных и зарубежных аналогов состоит в том, что по отдельным категориям языковых единиц словарь и корпус связаны не только по словам, но и по их значениям, описания которых могут изменяться во времени. При планировании проекта создания этой системы потребовалось вводить в понятия ГОСТа признаки, указывающие те объекты системы и их трансформации, которые необходимы разработчикам. Например, термин «Обработка информации в АС» включает изменение содержания информации (в системе – это изменение описания языковой единицы). При планировании понадобилось ввести признак степени социализации изменений содержания, который детализирует этот термин, выделяя индивидуальное и коллективное знание экспертов и его эволюцию. Однако только детализация понятий с помощью признаков не дает необходимый перечень основных объектов системы, то есть терминосистема этого ГОСТа не является полной.

Цель. Анализ ГОСТа Р 59853-2021 «АС. Термины и определения» с позиции разработчиков лексикографической информационной системы и поиск причины неполноты стандарта на термины создания и развития АС.

Результаты. Проведенное определение признаков, специфицирующих объекты этой системы и их трансформации, позволяет предположить, что неполнота терминосистемы обусловлена использованием технической парадигмы информатики. В терминосистему предлагается добавить понятие «знание», специфицировать трансформации между данными, информацией и знанием, детализируя их и преобразуя иерархию, разработанную Акоффом.

Практическая значимость. Включение этого термина понадобилось при проектировании лексикографической информационной системы. Его использование дало возможность и специфицировать объекты этой системы, и разделить в ней понятие ГОСТа «обработка данных» на 10 видов.

Зацман И.М. Стандарт на термины создания и развития АС: детализация понятий объектов системы и процессов их обработки // Системы высокой доступности. 2024. Т. 20. № 4. С. 35−43. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j20729472-202404-04

1. Постановление Президиума РАН от 09.04.2024 г. № 63 «Фундаментальные проблемы лингвистики и задачи корпусных исследований языков». https://new.ras.ru/upload/iblock/51b/t0ydiqrywi856zei2mot6rsz9nhe6gvm.pdf
2. Geyken A., Wiegand F., Würzner K.-M. On-the-fly Generation of Dictionary Articles for the DWDS Website // Proceedings of eLex 2017 conference. Brno: Lexical Computing CZ s. r. o. 2017. P. 560–570.
3. Digitales Wörterbuch der deutschen Sprache. https://www.dwds.de
4. Klein W., Geyken A. Das Digitale Wörterbuch der Deutschen Sprache (DWDS) // Lexicographica. 2010. V. 26. № 2010. P. 79–96. doi: 10.1515/9783110223231.1.79.
5. Didakowski J., Lemnitzer L., Geyken A. Automatic example sentence extraction for a contemporary German dictionary // Proceedings of the 15th EURALEX International Congress. Oslo, Norway: University of Oslo. 2012. P. 343–349.
6. Lemnitzer L., Pölitz C., Didakowski J., Geyken A. Combining a rule-based approach and machine learning in a good-example extraction task for the purpose of lexicographic work on contemporary standard German // Proceedings of eLex 2015 conference. Ljubljana: Institute for Applied Slovene Studies / Lexical Computing Ltd. 2015. P. 21–31.
7. Гончаров А.А., Зацман И.М., Кружков М.Г. Темпоральные данные в лексикографических базах знаний // Информатика и её применения. 2019. Т. 13. Вып. 4. С. 90–96.
8. Гончаров А.А., Зацман И.М., Кружков М.Г. Эволюция классификаций в надкорпусных базах данных // Информатика и её применения. 2020. Т. 14. Вып. 4. С. 108–116.
9. Гончаров А.А., Зацман И.М., Кружков М.Г. Представление новых лексикографических знаний в динамических класси­фикационных системах // Информатика и её применения. 2021. Т. 15. Вып. 1. С. 86–93.
10. Гончаров А.А., Зацман И.М., Кружков М.Г., Лощилова Е.Ю. Отражение эволюции лексикографических знаний в динамических классификационных системах // Информатика и её применения. 2021. Т. 15. Вып. 4. С. 41–49.
11. Zatsman I. Finding and filling lacunas in linguistic typologies // 15th Forum (International) on Knowledge Asset Dynamics Pro­ceedings. Matera, Italy: Institute of Knowledge Asset Management. 2020. P. 780–793.
12. Zatsman I. Three-dimensional encoding of emerging meanings in AI-systems // 21st European Conference on Knowledge Management Proceedings. Reading, UK: Academic Publishing International Ltd. 2020. P. 878–887.
13. Ackoff R. From data to wisdom // J. Appl. Systems Analysis. 1989. V. 16. P. 3–9.
14. Rowley J. The wisdom hierarchy: Representations of the DIKW hierarchy // J. Inf. Sci. 2007. V. 33. № 2. P. 163–180. doi: 10.1177/ 0165551506070706.
15. Зацман И.М. Трансформации объектов первого и второго порядка в лексикографической информационной системе // Информатика и её применения. 2024. Т. 18. Вып. 2. С. 82–91.
16. Zatsman I. Building digital spiral models of knowledge generation // 19th Forum (International) on Knowledge Asset Dynamics Proceedings. Matera, Italy: Arts for Business Institute. 2024. P. 2185–2196
17. Зацман И.М. Трансформация иерархии Акоффа в научной парадигме информатики // Информатика и её применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 107–113.
18. Zatsman I. Digital spiral model of knowledge creation and encoding its dynamics // 18th Forum (International) on Knowledge Asset Dynamics Proceedings. Matera, Italy: Arts for Business Institute. 2023. P. 581–596.
19. Добровольский Д.О., Зацман И.М. Модель извлечения знания из параллельных текстов лексикографической информационной системы // Информатика и её применения. 2024. Т. 18. Вып. 3. С. 97–105.
20. Nonaka I. The knowledge-creating company // Harvard Business Review. 1991. V. 69. № 6. P. 96–104.
21. Нонака И., Такеучи Х. Компания – создатель знания / Пер. c англ. М.: Олимп-бизнес. 2003. 384 с. (Nonaka I., Takeuchi H. The knowledge-creating company. Oxford, NY, USA: Oxford University Press. 1995. 284 p.).
22. Зацман И.М. Интерфейсы третьего порядка в информатике // Информатика и её применения. 2019. Т. 13. Вып. 3. С. 82–89.
23. Симонович С.В. Информатика. Базовый курс. СПб.: Питер. 2011. 640 с.
24. Berman F., Rutenbar R., Hailpern B., Christensen H., Davidson S., Estrin D., Franklin M., Martonosi M., Raghavan P., Stodden V., Szalay A.S. Realizing the potential of data science // Communications of the ACM. 2018. V. 61. Iss. 4. P. 67–72.
25. Stodden V. The data science life cycle: a disciplined approach to advancing data science as a science // Communications of the ACM. 2020. V. 63. Iss. 7. P. 58–66.