title: Automatic reviewing of academic publications by means of syntactic analysis: A case  study of current papers on computer syntax
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сомс Николай Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Седова Елена Павловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sedova Elena
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Добров Алексей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Philology А.V.Dobrov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:19:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:19:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 058642
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12876
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Современный человек живет в условиях переизбытка информации: Интернет вошел в повседневную жизнь, открыв доступ в том числе к научным работам, накопленным за многие годы. Занимаясь исследованиями, специалист должен прочесть значительное количество публикаций. Как правило, они снабжены аннотаций и списком ключевых слов, но далеко не всегда этого достаточно, чтобы понять, нужно ли читающему углубляться в тот или иной документ. Эту проблему призван решить реферат – вторичный документ, излагающий основное содержание исходного документа. Реферат, однако, в отличие от аннотации, не часто бывает приложен к работе, какой бы объемной она ни была. Здесь на помощь исследователю должна прийти программа для автоматического реферирования текстов, принимающая на входе текст документа и предлагающая на выходе краткий реферат, позволяющий ознакомиться с основным содержанием работы. Данная работа посвящена автоматическому реферированию научных текстов на русском языке. Хотя работы в области автоматического реферирования велись уже во второй половине XX века, эта задача до сих пор не решена, поскольку автоматическое реферирование имеет дело со сложной изменчивой системой – естественным языком.    В работе рассматриваются понятия «реферат» и «аннотация» в отечественной и зарубежной практике, приведены основные методы автоматического реферирования. В ходе рассмотрения этих понятий и методов было сформулировано определение реферата, представлены достоинства и недостатки методов реферирования относительно друг друга. На основании определения реферата и требований, представляемых к нему, а также анализа собранной коллекции статей, был разработан алгоритм автоматического реферирования. Материалом исследования стала коллекция научных статей по компьютерному синтаксису на русском языке, в которую входит 62 статьи, собранных вручную с помощью поиска Google и поиска в электронных библиотеках eLibrary и Cyberleninka. Оценка результата предложенного алгоритма проводилась на основании сравнения с результатами реферирования экспертами, а также системами t-CONCEPTUS Open Text Summarizer. Было выявлено, что реферат, составленный при помощи алгоритма, короче, а его применение позволяет избежать включения в реферат названий журналов и газет, где были опубликованы статьи, имен авторов статей, списка использованной литературы, формул. При этом алгоритм не позволяет выбрать желаемый объем реферата, в отличие от t-CONCEPTUS и Open Text: объем реферата зависит только от количества значимых фраз и связей между предложениями. Итогом данного исследования можно считать разработку алгоритма автоматического реферирования научных статей, посвященных компьютерному синтаксису, на русском языке. Данный алгоритм возможно применить в разработке программы для автоматического реферирования.   Значимость исследования заключается в изучении понятий «реферат» и «аннотация», предложения определения термина «реферат», предложении оценки смысловой значимость предложения при реферировании на основе вхождения в него значимых фраз и наличия связи с другими предложениями. На базе разработанного алгоритма возможно создание системы автоматического реферирования. Предложенный алгоритм допускает доработки в зависимости от того, в какой области знаний он будет применятся.  В работе использовались следующие методы исследования: метод сплошной выборки, описательный метод, метод моделирования, метод сопоставительного анализа, метод экспертных оценок.  Выпускная квалификационная работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка использованной литературы и трех приложений.   Во Введении приводятся цель и задачи работы, обосновывается актуальность, теоретическая и практическая значимость работы, называются объект, предмет, материал исследования, приводятся положения, которые выносятся на защиту.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Nowdays we live in the world filled of information. Internet became a part of life, so now everyone has access to enormous amount of information and it is only growing every day. Looking through lots of documents can be difficult and time consuming. And in the end it can occur useless. If a document has no abstract or summary, it can take minutes to find out if one needs to go deeper in the document. In such situation a summarizer should be used. It’s a program, which makes a short and coherent version of a longer document.   This graduate qualification work is on automatic summarization of research articles in Russian language. Though researches in this field began more than 50 years ago, there is still a lot to do, because natural language is a compound system, which is changing and evolving.  In this work concepts of summary and annotation and main summarization ways were explored.  Definition of summary are given. Based on this theoretical materials and analyses of collected research articles in Russian language was made an algorithm of extraction-based summarization.   The algorithm might be incorporated into making a summarizing app.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка текстов на естественном языке
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерный синтаксис
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматическое реферирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NLTK
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automatic text summurization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: syntax
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic reviewing of academic publications by means of syntactic analysis: A case  study of current papers on computer syntax
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое реферирование научных публикаций средствами синтаксического анализа на материале современных статей по компьютерному синтаксису
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Sedova_Avt_ref_publikacij_sredstvami_sin_ana_na_materiale_sovremennyx_statej_po_kompyuternomu_sintaksisu.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12876/1/Sedova_Avt_ref_publikacij_sredstvami_sin_ana_na_materiale_sovremennyx_statej_po_kompyuternomu_sintaksisu.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 88,42 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Sedova_2018_(1).pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12876/2/reviewSV_Recenziya_Sedova_2018_%281%29.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,76 MB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Sedova_2018.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12876/3/reviewSV_Recenziya_Sedova_2018.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,76 MB
resources.filename: reviewSV_st008493_Dobrov_Aleksej_Vladimirovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12876/4/reviewSV_st008493_Dobrov_Aleksej_Vladimirovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,79 kB