Тематическая классификация научных публикаций улучшает навигацию в потоке научной литературы, обеспечивает возможность библиометрического анализа, разноуровневой оценки результативности научных исследований. Универсальный характер повестки устойчивого развития ООН, внимание к целям устойчивого развития (ЦУР), значимость научных исследований, направленных на их достижение, а также комплексный и многоаспектный характер ЦУР обеспечивают высокий интерес к проблеме соотнесения научных публикаций и ЦУР со стороны библиографов, наукометрического сообщества, международных н аучных баз данных ( МНБД). В Web of Science, Scopus, Dimensions, а также у отдельных групп исследователей приняты различные подходы к классификации статей о ЦУР, каждый из которых имеет сильные и слабые стороны. Разница в результатах классификации требует анализа и совершенствования подходов и методов. Развитие технологий генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей открывает новые возможности тематической классификации научных текстов, в том числе в разрезе ЦУР ООН. Цель исследования - анализ методов классификации, используемых для отнесения научных публикаций к ЦУР, демонстрация применимости для этой задачи больших языковых моделей на примере ChatGPT.
При создании электронных каталогов, значительно упрощающих читателям доступ к нужной информации, возникают определённые сложности. Проблемы, связанные с созданием современного цифрового фонда, особенно актуальны для библиотек, имеющих длительную историю и большие фонды хранения. В статье рассматривается вопрос расширения возможностей библиографического поиска по фондам российских библиотек на основе пополнения электронных каталогов информацией со сканов каталожных бумажных карточек. Описаны существующие способы перевода бумажных карточек в электронный каталог. В рамках исследования были проанализированы преимущества и недостатки различных методов создания электронного каталога, а также проведён обзор различных технических средств, которые могли бы подойти для решения задачи автоматизации создания или пополнения электронного каталога. С помощью «дообучения» и применения нейронных сетей был реализован алгоритм на языке программирования Python, позволяющий выполнять задачи предобработки, локализации необходимых областей, распознавания текста и, что самое главное, конвертирование считанного текста на поля и подполя формата RUSMARC. С его помощью решение задач ретроконверсии библиографических данных происходит значительно быстрее по сравнению с ручным вводом.
В статье представлены научно обоснованные принципы построения и алгоритмы интеллектуальной системы библиографического поиска на основе современных интеллектуальных технологий (интеллектуальный лингвистический анализ текстов, интеллектуальное управление базами данных) и методов поиска в интернете. В рамках теории библиографии впервые с учётом особенностей современного интеллектуального программного обеспечения разработан новый алгоритм комплексной автоматизированной системы библиографического поиска и поиска специализированных изданий для публикации научных работ. Разработанные методы включают создание нормализованной базы ключевых слов на основе рубрик Универсальной десятичной классификации (УДК) и присвоение автоматически ключевых слов научным работам из этой нормализованной базы данных интеллектуальной системой лингвистического анализа текстов. Предлагаемое использование ключевых слов в качестве информационных меток в виде названий рубрик УДК, охватывающих все отрасли знаний, позволяет наиболее полно и конкретно маркировать и характеризовать научные работы (статьи) и научные издания (журналы, сборники статей научных конференций). Поиск научных работ, осуществляемый предлагаемой системой библиографического поиска, и поиск специализированных изданий для их публикации осуществляются системой поиска автоматически по нормализованным ключевым словам, присвоенным научным статьям и научным журналам за счёт интеллектуального лингвистического анализа тестов научных работ. Исследование представляет собой социальный вклад, демонстрируя важность разработки и использования лучших практик, процессов и стратегий библиографического поиска для развития науки в современном обществе. При этом библиографическая информация и в социальном плане является одним из методов решения проблемы поиска связи между личностным и общественным знанием. Реализация результатов исследования, в соответствии с представленными алгоритмами, заключается в создании структуры специального общедоступного интернет-поискового ресурса.