А.Р. Хамеджанов1

1 Казанский федеральный университет, Институт информационных технологий и интеллектуальных систем (г. Казань, Россия)

1 hamedzhanovalmaz@gmail.com

Постановка проблемы. Исследуется проблема автоматического формирования блока метаданных научных документов. Ежегодный рост объема научных публикаций приводит к необходимости обработки и структурирования метаданных, которые часто содержат ошибки, неточности или являются неполными. Ручное формирование и уточнение метаданных требует значительных временных затрат и не обеспечивает высокой точности.

Цель. Осуществить проектирование и разработку системы автоматического формирования блока метаданных научных документов на основе полученных данных из сервисов поиска научных публикаций и открытых баз знаний.

Результаты. Создана система автоматического формирования блока метаданных научных документов с использованием открытых баз данных.

Практическая значимость. Система может использоваться для автоматизации процесса извлечения, уточнения и дополнения метаданных научных публикаций с целью последующего формирования электронных коллекций научных документов цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML.

Хамеджанов А.Р. Система автоматического формирования блока метаданных научных документов с использованием открытых баз данных // Системы высокой доступности. 2026. Т. 22. № 1. С. 51−55. DOI: https://doi.org/10.18127/j20729472-202601-10

1. Scimago Journal & Country Rank. URL: https://www.scimagojr.com/countryrank.php
2. Gartner R. Metadata. Shaping Knowledge from Antiquity to the Semantic Web. Springer Cham. 2016. https://doi.org/10.1007/978-3-319-40893-4
3. Когаловский М.Р. Метаданные, их свойства, функции, классификация и средства представления // CEUR Workshop Proceedings. 2012. V. 934. С. 3–14.
4. Kogalovsky M.R. Metadata in Computer Systems. Programming and Computer Software. 2013. V. 39. № 4. P. 182–193. https://doi.org/10.1134/S0361768813040038
5. Когаловский М.Р., Серебряков В.А. Метаданные // Общенациональный интерактивный энциклопедический портал «Знания». 2022. № 9. https://doi.org/10.54972/00000048_2022_9_48
6. Гафурова П.О., Липачёв Е.К. Метод уточнения аффилиации авторов научных документов на основе запросов к семантической сети // Научный сервис в сети Интернет. 2022. С. 115–127. https://doi.org/10.20948/abrau-2022-31
7. Гафурова П.О., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Lobachevskii-DML: формирование архивных математических коллекций // Научный сервис в сети Интернет. 2020. С. 171–183. https://doi.org/10.20948/abrau-2020-23
8. Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Цифровая библиотека Lobachevskii-DML в научном пространстве математических знаний // Научно-техническая информация. Сер. 1. 2023. № 1. С. 32–37. https://doi.org/10.36535/0548-0019-2023-01-3
9. Elizarov A., Lipachev E. BIG MATH Methods in Lobachevskii-DML Digital Library. CEUR Workshop Proceedings. 2019.
   V. 2523. P. 59–72.
10. Elizarov A., Lipachev E. Digital Library Metadata Factories. CEUR Workshop Proc. 2021. V. 2813. P. 13–21.
11. Гафурова П.О., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Базовые сервисы фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML // Электронные библиотеки. 2020. Т. 23. № 3. С. 336–381. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2020-23-3-336-381
12. Гафурова П.О., Елизаров А.М., Липачёв Е.К. Извлечение знаний из Wikidata для формирования метаданных документов электронных математических коллекций // Электронные библиотеки. 2021. Т. 24. № 6. С. 1023–1059. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-6-1023-1059
13. GeneRation Of BIbliographic Data. URL: https://grobid.readthedocs.io/en/latest/Introduction