Сравнительный анализ коллекций научных журналов

Разработан подход для сравнительного анализа коллекций научных журналов на основе анализа графа соавторств и модели текста. Использование временных рядов метрик графа соавторства позволило провести анализ тенденций в развитии коллабораций авторов журнала. Модель текста была построена с помощью методов машинного обучения. При помощи модели текста была произведена классификация контента журналов для выявления степени аутентичности различных журналов и различных выпусков одного журнала. Разработана метрика Коэффициент контентной аутентичности, позволяющая количественно оценивать аутентичность коллекций журналов в сравнении. Сравнительный тематический анализ коллекций журналов выполнен с использованием тематической модели с аддитивной регуляризацией. На основании созданной тематической модели авторами построены тематические профили архивов журналов в едином тематическом базисе. Разработанный подход был применен к архивам двух журналов по тематике Ревматология за период 2000 – 2018 гг. В качестве эталона для сравнения метрик соавторств были взяты публичные наборы данных научной лаборатории SNAP Стендфордского университета. Проведено сравнение коллабораций соавторов журналов по тематике Ревматология с эталонными коллаборациями авторов. Произведено количественное сопоставление больших объемов текстов и метаданных научных статей. В результате проведенного авторами эксперимента с использованием разработанных методик показано, что контентная аутентичность выбранных журналов составляет 89%, соавторства в одном из журналов имеют ярко выраженную центральность, что является отличительной чертой редакционной политики. Наглядность и непротиворечивость полученных результатов подтверждает эффективность предложенного подхода. Разработанный в ходе эксперимента код на языке программирования Python может быть применен для сравнительного анализа других коллекций журналов на русском языке

Сравнительный анализ коллекций научных журналов

The authors developed an approach to comparative analysis of scientific journals collections based on the analysis of co-authors graph and the text model. The use of time series of co-authorship graphs metrics allowed the authors to analyze trends in the development of journal authors. The text model was built using machine learning techniques. The journals content was classified to determine the authenticity degree of various journals and different issues of a single journal via a text model. The authors developed a metric of Content Authenticity Ratio, which allows quantifying the authenticity of journal collections in comparison. Comparative thematic analysis of journals collections was carried out using the thematic model with additive regularization. Based on the created thematic model, the authors constructed thematic profiles of the journals archives in a single thematic basis. The approach developed by the authors was applied to archives of two journals on the Rheumatology for the period 2000–2018. As a benchmark for comparing the co-author’s metrics, public data sets from the SNAP research laboratory at Stanford University were used. As a result, the authors adapted the existing examples of the effective functioning of the authors collaborations in order to improve the work of journals editorial staff. Quantitative comparison of large volumes of texts and metadata of scientific articles was carried out. As a result of the experiment conducted using the developed methods, it was shown that the content authenticity of the selected journals is 89%, co-authorships in one of the journals have a pronounced centrality, which is a distinctive feature of the policy editor. The clarity and consistency of the results confirm the effectiveness of the approach proposed by the authors. The code developed in the course of the experiment in the Python programming language can be used for comparative analysis of other collections of journals in the Russian language.Разработан подход для сравнительного анализа коллекций научных журналов на основе анализа графа соавторств и модели текста. Использование временных рядов метрик графа соавторства позволило провести анализ тенденций в развитии коллабораций авторов журнала. Модель текста была построена с помощью методов машинного обучения. При помощи модели текста была произведена классификация контента журналов для выявления степени аутентичности различных журналов и различных выпусков одного журнала. Разработана метрика Коэффициент контентной аутентичности, позволяющая количественно оценивать аутентичность коллекций журналов в сравнении. Сравнительный тематический анализ коллекций журналов выполнен с использованием тематической модели с аддитивной регуляризацией. На основании созданной тематической модели авторами построены тематические профили архивов журналов в едином тематическом базисе. Разработанный подход был применен к архивам двух журналов по тематике Ревматология за период 2000 – 2018 гг. В качестве эталона для сравнения метрик соавторств были взяты публичные наборы данных научной лаборатории SNAP Стендфордского университета. Проведено сравнение коллабораций соавторов журналов по тематике Ревматология с эталонными коллаборациями авторов. Произведено количественное сопоставление больших объемов текстов и метаданных научных статей. В результате проведенного авторами эксперимента с использованием разработанных методик показано, что контентная аутентичность выбранных журналов составляет 89%, соавторства в одном из журналов имеют ярко выраженную центральность, что является отличительной чертой редакционной политики. Наглядность и непротиворечивость полученных результатов подтверждает эффективность предложенного подхода. Разработанный в ходе эксперимента код на языке программирования Python может быть применен для сравнительного анализа других коллекций журналов на русском языке

Working Papers, Open Access and Cyber-Infrastructure in Classical Studies

Princeton–Stanford Working Papers in Classics is a web-based series of work-in-progress scripts by members of two leading departments of classics. It introduces the humanities to a new form of scholarly communication and represents a major advance in the free availability of classical-studies scholarship in cyberspace. This article both reviews the initial performance of this open-access experiment and the benefits and challenges of working papers more generally for classical studies. After two years of operation Princeton–Stanford Working Papers in Classics has proven to be a clear success. This series has built up a large international readership and a sizeable body of preprints and performs important scholarly and community-outreach functions. As this performance is largely due to its congruency with the working arrangements of ancient historians and classicists and the global demand for open-access scholarship, the series confirms the viability of this means of scholarly communication and the likelihood of its expansion in our discipline. But modifications are required to increase the benefits this series brings and the amount of scholarship it makes freely available online. Finally departments wishing to replicate its success will have to consider other important developments, such as the increasing availability of postprints, the linking of research funding to open access, and the emergence of new cyber-infrastructure

Design and implementation of a spelling checker for Turkish

This paper presents the design and implementation of a spelling checker for Turkish. Turkish is an agglutinative language in which words are formed by affixing a sequence of morphemes to a root word. Parsing agglutinative word structures has attracted relatively little attention except for application areas for general purpose morphological processors. Parsing words in such languages even for spelling checking purposes requires substantial morphological and morphophonemic analysis techniques, and spelling correction (not addressed in this paper) is significantly more complicated. In this paper, we present the design and implementation of a morphological root-driven parser for Turkish word structures which has been incorporated into a spelling checking kernel for on-line Turkish text. The agglutinative nature of the language complex word formations, various phonetic harmony rules, and subtle exceptions present certain difficulties not usually encountered in the spelling checking of languages like English and make this a very challenging problem. © 1993 Oxford University Press

Design and implementation of a spelling checker for Turkish

Ankara : Department of Computer Engineering and Information Sciences and Institute of Engineering and Sciences, Bilkent Univ., 1991.Thesis (Master's) -- Bilkent University, 1991.Includes bibliographical references leaves 108-111Solak, AyşınM.S