Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 51, № 1 (2017)

General Studies

Niklas Luhmann’s concept of social communication and documentary information theory: Cross points

Pleshkevich E.

Аннотация

Niklas Luhman’s concept of social communication is considered. The relationship between communication concepts and information theory is shown. The heuristic potential of Luhmann’s theory with respect to the document and information disciplines is analyzed.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(1):1-5
pages 1-5 views

Information Systems

From documentation to neo-documentation

Pleshkevich E.

Аннотация

This paper reviews the materials published in the special issue of The Proceedings from the Document Academy (Tromsø, Norway), dedicated to its 20th anniversary, exploring the development, main ideas, and future prospects of neo-documentation.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(1):6-11
pages 6-11 views

Service-oriented architecture for a scientometric information system

Kalachikhin P.

Аннотация

Issues are discussed that relate to designing a state automated scientometric information system. A conceptual model is developed. The model, as well as its software analogues, is used to analyze the experience in the design of scientometric information systems in Russia and abroad. An original scheme is proposed for the implementation of the program architecture. The main feature of the scheme is the ability to collect all the necessary data and provide functionality to end users through the import and export of web services.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(1):12-19
pages 12-19 views

A JSM intelligent system for toxicity. Analysis of functional cumulation of chemical compounds

Kharchevnikova N., Blinova V., Dobrynin D., Zholdakova Z., Zhurko V., Fedortsova D.

Аннотация

Here we present the structure of a JSM intelligent system for toxicology. We report the results of data analysis regarding the functional cumulative activity of chemical compounds, based on which the degree of activity is predicted for unstudied compounds.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(1):20-26
pages 20-26 views

Information Analysis

The construction of classification schemes: Methods and technologies of expert formation

Zatsman I., Inkova O., Nuriev V.

Аннотация

This paper explores the problem of constructing a classification scheme of logical-semantic relations between parts of sentences, sentences and fragments of text regardless of its language. The proposed technology for the construction of the classification scheme involves two main steps: the automated formation of a classification heading list and the development of a scheme based on the generated list. The developed method of automated heading formation makes it possible to create verifiable classifications for a wide range of subject areas in which methods of text (and other information objects) processing are applied, for example, in the field of scientific and technical information.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(1):27-41
pages 27-41 views

Asymptotic probability of encountering an accidental similarity in the presence of counter examples

Vinogradov D.

Аннотация

Previously, we found the generating function of an accidental resemblance to the b parent examples at m counter examples [1]. In this paper, we restrict ourself to the case where b = 2 with equal success probabilities p in Bernoulli trials for all attributes of each counter example and a success probability р2 for each attribute in an accidental similarity. If the number n of attributes tends to infinity, the success probability is defined as \(p = \sqrt {a/n} \), and m = bn counter examples are considered, then the probability of the occurrence of an accidental similarity avoiding these m counter examples tends to 1 − eaaea [1 − eba]..

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(1):42-44
pages 42-44 views

Automation of Text Processing

One approach for evaluating the complexity of word combinations and sentences based on a fractal analogy

Maksimov N., Golitsyna O., Yakovenko E.

Аннотация

A model based on a fractal approach is proposed, which makes it possible to quantify the complexity of text structures in terms of the fragmentation of representing the meaning. By analogy with fractal dimensionality, based on the system-functional approach, indicators of the dimensionality of word combinations denoting concepts and sentences of natural language are introduced. A geometric illustration of the vector model of the formation of meaning expressed by such constructions as word combinations and sentences is presented.

Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2017;51(1):45-52
pages 45-52 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».