SYSTEM FOR INTEGRATING KNOWLEDGE IN TEXT FORMAT

封面

如何引用文章

全文:

详细

The paper presents biological background, theoretical considerations, algorithms and a brief description of a prototype system for integrating knowledge in text format. The purpose of the system is to create an environment for storing public knowledge that does not require rescaling caused by an increase in the volume of stored information and changes in its structure due to the dynamics of knowledge development, that is, the disappearance of old sections and the appearance of new ones. The system is represented as a hypertext and includes, in addition to the source texts, also a semantic network that characterizes the content of these texts.

作者简介

Alexander Kharlamov

Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: kharlamov@ihna.ru

Doctor of Technical Science (Dr. habil), Prof., Senior Researcher at the Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology Russian Academy of Sciences

俄罗斯联邦

参考

  1. Gubanov, D. A. et al. (2024). ISAND: an information system for scientific activity analysis (in the field of control theory and its applications) / D. A. Gubanov, O. P. Kuznetsov, E. A, Kurako, D. V. Lemtiuzhnikov, D. A. Novikov, A. G. Tchartishvili. Control Sciences, 3, 42–65. (In Russ.)
  2. Kharlamov, A. A. (2017). Assotsiativnaya pamyat’ – sreda dlya formirovaniya prostranstva znaniy. Ot biologii k prilozheniyam = Associative memory – a medium for knowledge space formation. From biology to applications. Dusseldorf: Palmarium Academic Publishing. (In Russ.)
  3. Leont’eva, N. N. (2006). Avtomaticheskoe ponimanie textov. Sistemy, modely, resursy = Automatic understanding of texts. Systems, models, resources. Moscow: ACADEMIA. (In Russ.)
  4. Kharlamov, A., Pilgun, M. (Eds.). (2020). Neuroinformatics and Semantic Representations. Theory and Applications. Cambridge Scholars Publishing.
  5. Kharlamov, A. (2020a). A Network N-gram Model of the Text. A Topic Tree of the Text – Minimal Tree Subgraph of the Semantic Network. By A. Kharlamov, M. Pilgun (Eds.) Neuroinformatics and Semantic Representations. Theory and Applications (pp. 114–126). Cambridge Scholars Publishing.
  6. Kharlamov, A. (2020b). TextAnalyst Technology for Automatic Semantic Analysis of Text. In Kharlamov, A., Pilgun, M. (Eds.) Neuroinformatics and Semantic Representations. Theory and Applications (pp. 156–167). Cambridge Scholars Publishing.
  7. Kulikov, A., Kharlamov, A. (2020). Using a Homogeneous Semantic Network to Classify the Results of Genetic Analysis. In A. Kharlamov, M. Pilgun (Eds.) Neuroinformatics and Semantic Representations. Theory and Applications (pp. 219–237). Cambridge Scholars Publishing.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».