Интеллектуализация сервисов элетронных библиотек на основе самообучаемой системы классификации контента

А. А. Харламов; Жонин А. А.; Сергиевский Н. А.; Смирнов С. А.

?

Интеллектуализация сервисов элетронных библиотек на основе самообучаемой системы классификации контента

Вестник Московского государственного лингвистического университета. Языкознание. Междисциплинарный подход в теоретической и практической лингвистике. 2013. № 1. С. 81–91.

Харламов А. А., Жонин А. А., Сергиевский Н. А., Смирнов С. А.

Рассмотрены тенденции в развитии цифровых библиотек и их сервисов. Показано, что основное направление развития адаптивных сервисов цифровых библиотек связано с введением персонализации, которая улучшает качество их функций за счет подстройки к интересам пользователя.Предлагается подход к автоматической классификации на основе технологии для автоматического смыслового анализа текстов TextAnalyst как основание для формирования механизма персонализации. Описывается реализация программной системы на основе представленной технологии.Приводятся результаты экспериментального подтверждения эффективности использования технологии. Даны методические рекомендации по применению технологии автоматической классификации для интеллектуализации библиотечных сервисов.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: методика персонализация программная система автоматическая классификация цифровые библиотеки,адаптивные сервисы

Risks and the image of the future in the study of AI technologies prospects

Снегирев А. Ю., Сычев С. В., Futures 2026 Vol. 183 P. 1–22

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference

Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

A Two-Stage Deep Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management and Network Slicing in 5G Heterogeneous Networks

Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

LLM-assisted writing and citation advantage: evidence from scientific publications before and after ChatGPT release

Паклина С. Н., Паршаков П. А., Elena Rapoport, Scientometrics 2026 P. 1–26

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Label-Free Quantification in the Crux Toolkit

Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Risk Assessment Models for Heated Tobacco Products

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26

Добавлено: 22 сентября 2026 г.

Методика дискретного вейвлет-преобразования и его модификации для построения сводного индекса деловой уверенности

Лола И. С., Асосков Д. Г., ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2026.

В настоящей работе представлена методика построения сводного индекса деловой уверенности на основе дискретного вейвлет-преобразования, разработанная в рамках индикаторного подхода, реализуемого Центром конъюнктурных исследований ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Методика позволяет выявлять скрытые флуктуации в динамике конъюнктурных показателей — локальные краткосрочные всплески, возникающие в периоды экономических шоков и после структурных преобразований. В ее основе лежит применение максимально смещенного ...

Добавлено: 22 сентября 2026 г.

Segmentation of the Iris and Pupil of the Human Eye in Images from an Infrared Camera

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862