Шановні колеги, шановні учасники конференції, дякую за можливість представити наукові результати на тему автоматичного обробку літературного огляду шляхом створення онтології наукових досліджень. На сьогодні ми живемо в світі, в якому генерується дуже велика кількість інформації

і з часом все це перетворюється в інформаційне сміття. Особливо це притаманно тоді і сфери, де і формуються нові знання, а саме наук. Тому існує проблема структуризації та формалізації усіх наукових досліджень для того, щоб простіше було їх автоматично обробляти.

Відповідно, ми пропонуємо використати технологію IMRAT для того, щоб структуризувати роботи. В більшості заробіжних видань роботи структуруються відповідно IMRAT. Це Introduction Methods, Results and Discussion.

І відповідно, ми цю технологію пропонуємо застосувати для того, щоб створювати антологічні графи і представляти кожне наукове дослідження як сокупність вступу методів, результатів і дискашену, але в інформаційних системах виговорення ти не зробиш.

Тому, власне, це буде певна обробка результатів процесінгу. Відповідно, IMRAT є частиною кожного наукової публікації звіту. Відповідно, якщо ми представимо кілька наукових публікацій у такій формі,

ми побачимо, що кожна з них міститиме свої індивідуальні елементи IMRAT і створена антологія міститиме в собі всі складові цих обох робіт. Відповідно, ми бачимо, що ця антологія складатиметься

зі складових вступу методів обробки результатів, як першої так і другої роботи. Два останні рівняння показують, що такий підхід є досить важливим для структуризації, оскільки ми бачимо, що в одному дослідженні

може бути сокупність методів, яка складається з методу A, B, C і D, і в другому дослідженні може бути сокупність методів, яка складається з методу B, D і F. І відповідно, що це дає? Це дає можливість використати ці зв'язки між методом B

в першій та другій роботі та методом D в першій та другій роботі для того, щоб створити зв'язки між такими елементами цих робіт. Відповідно, зараз ми бачимо на екрані графічне представлення запрофонованого підходу. Відповідно, перший рівень – це назва сфери наукових досліджень.

Другий рівень – це власне застосування цього підходу IMRAT. Це власне назви Interaction Methods Results Processing. Четвертий рівень – це власне конкретні представлення

кожного з цих елементів для кожної роботи. Наприклад, конкретний метод або конкретний показник до визначення міста монійного азоту з анеслером або сам міста монійного азоту. І ці конкретні методи в подальшому зв'язані

з роботами, де вони застосовуються. Що це власне дає? Наприклад, результат один, візьмемо, що це метод, що це міст монійного азоту. І ми бачимо, що є зв'язок з роботою 1 та роботою 2. Відповідно, ми можемо зрозуміти, що у роботі 1 та роботі 2

використовується цей метод і швидко знайти усі роботи, в яких ці методи застосовувались, що важливо для швидкого освоєння матеріалу та аналізу даних. Відповідно, чому саме така формалізація?

Перша – це структуризація наукових робіт з рівнем L4, тобто це дозволяє структуризувати роботи за їх конкретними складовими та потім зв'язувати з конкретними роботами, в яких є ці показники. Це те, про що ми нещодавно говорили. Далі, оскільки ці числові характеристики в цих вершинах будуть виділені,

то відповідно, ми можемо швидко порівнювати та опробляти результати. Оскільки пропонується використовувати кіт-поліхідром, то в нього вибудовані такі інструменти, як ранжування та аудит. І друге, у зв'язку з тим, що це стандартизований вигляд,

можливо додавати власні дослідження або дослідження інших вчених до такого інфраструктури досить швидко шляхом об'єднання таких графів. Розглянемо кілька випадків застосування запропонованого підходу. Перший, я дослідник молодий, наприклад, я учень ман.

І відповідно, я хочу швидко ознайомитись з предметною галуздю та отримати результат досліджень, що був зроблений попередньо. Щоб не робити його власноруч, але використати його у своєму літературному огляді.

Тобто хтось зробив попередню антологію, я в кілька кліків до неї заходжую, я вже маю доступ до аналітики. До прикладу, це той аналіз, який робиться традиційно. Ми бачимо, що тут є певні параметри, які аналізуються. І досить багато робіт.

Ось тут бачимо автор, що здійснював це дослідження. Відповідно, це все можна автоматизувати і робити специфічні запитання. Наприклад, знаходити такі роботи, в яких був найвищий вміст сухих речовин і при цьому найвищий вихід біогазу. Це все дозволяється за допомогою системи кіт-поліхіту.

Далі, запропонований підхід дозволяє швидко ознайомитись з основними показниками, що вимірюються в певній галусі. Це наводить, наприклад, амонійний азот вміст біогазу тощо. Тобто це дозволяє молодим дослідникам швидко ознайомлюватись з тими показниками,

які їм потрібно вимірювати, щоб здійснювати наукову діяльність. Третє, ознайомлюватись з методами, що застосовується. Про це ми також говорили. Антологія являє собою предметну галусю, однією з складових, якої є методи, що застосовуються в цих дослідженнях.

І відповідно ми бачимо перед собою перелік методів, які застосовуються в цій сфері. І навіть можемо знайти конкретні приклади їх застосувань в наукових робітах. Далі, ознайомитись з основними поняттями в певній галузі. У кожної наукової роботи є ключові слова,

але коли ми створюємо масив цих ключових слів в певній галузі, це є тією понятільною базою, що формує предметну галузь досліджень. П'ятий я, як дослідник, хочу свої результати додати до такої антології.

Та проаналізувати їх в сукупності з іншими результатами, тобто знайти місце своєї роботи в таких дослідженнях. Це і є саме ця частинка дискашеного процесінгу, про яку ми говорили,

тому що ось приклад з англомовної статті, де порівнюється роль власного дослідження з існуючими. Досить часто в статтях вказується, що вміст такої торочувани, в нашому дослідженні він був таким, і це можна пояснити тим-тим.

Якщо ми ці числові дані маємо в антології, ми можемо порівняти, знайти, ближче до мінімального, максимального значення, чи взагалі виходить це рамки того, що було зроблено попередньо. Ось кілька прикладів, як ознайомлюватися з розробленою антологією і до прикладу тут відкриті матеріали і методи,

відкриті кількістні методи аналізу, і бачимо, що вони поділяються на фотометричні, тетріметричні та гравіметричні. Це стосується наукових робіт в сфері нейробної ферментації.

І відповідно, якщо ми перейдемо нижче, ми побачимо конкретні певні методи, наприклад, це вимірювання сухих речовин, сухих органічних речовин, або та сама методика Неслера, і також отримуємо зв'язок з роботами, в яких ці методи застосовувались.

Ось інший цікавий приклад – це вигляд антологічного кубу. Тобто кожен з методів, з об'єктів антології, він представлений ось таким об'єктом на певній грані куба. Відповідно, як результат запропонованого підходу,

цей підхід дозволяє швидко вивчати певну спеціалізовану предметну галузну наукових досліджень і забезпечує швидке ознайомлення зрядом необхідних відомостей для проведення досліджень. Це такі ключові слова, методи і показники,

що вимірюються в цій галузі. Тож дякую за увагу.