Search

In this research, a latent semantic analysis is used to solve the problem of identifying authorship of scientific publications. It enables the identification of keywords related to a particular subject. It is proposed to use the keywords for identifying similar publications.This allows distinguishing publications of different authors with the same last names or even initials. Many scientometric databases contain records of publications with the same field “author”, but with completely different activities, sources, etc. As a result of the studies, it was found that publicationsof namesakes have a different set of keywords and, accordingly, different subject-matters.Applying the latent semantic analysis can be used to classify these publications, as well as highlighting the keywords, which bind to the author, in turn, enables determining his publications with some accuracy. The research results allow automating the creation of local databases of researchers with a list of their scientific papers., Рассматривается проблема сравнения документов по смыслу на примере анализа названий научных публикаций для определения близких по тематике. Для решения проблемы используется латентно семантический анализ, применение которого позволяет получить взаимозависимости между набором документов и словами, которые они содержат. Также латентно семантический анализ предоставляет возможность выделения ключевых слов и классификации документов по смыслу., Розглядається проблема порівняння документів за змістом на прикладі аналізу назв наукових публікацій для визначення близьких за тематикою. Для вирішення проблеми використовується латентно семантичний аналіз, застосування якого дозволяє отримати взаємозалежності між набором документів і словами, які вони містять. Також латентно семантичний аналіз надає можливість виділення ключових слів і класифікації документів за змістом.

В данной статье представлена разработанная авторами система индексирования полнотекстовых документов, решающая задачу интеллектуального поиска информации по ключевым словам с учетом морфологических особенностей русского языка. Система проста в использовании и обладает дружественным пользовательским интерфейсом. Система может использоваться в автоматизированных информационных библиотечных системах, системах автоматического реферирования., У даній статті представлена розроблена авторами система індексування повнотекстових документів, яка вирішує завдання інтелектуального пошуку інформації за ключовими словами з урахуванням морфологічних особливостей російської мови. Система проста у використанні та має дружній інтерфейс користувача. Система може використовуватися в автоматизованих інформаційних бібліотечних системах, системах автоматичного реферування., The issue of indexing full-text documents automatically for solving the problem of intellectualizing data searches is considered in the paper. The main objective of the study lies in developing a full-text keyword search model, taking into account morphological features of Russian, as well as in developing algorithms of indexing and a fulltext search. For a practical implementation of the system in the form of a web application, the PHP programming language was chosen, as a relational full-text index database, i.e. DBMS MySQL. For a morphological analysis a “demon’’ normalizer, serving as a tcp-server and including the Dialing morph-analyzer, was developed. The given system retains a number of features: it can be used by several users simultaneously, operate great indices, maintain the optimum ratio of selectivity and sensitivity at searching.The research results can be used by analytical linguists, specialists in the field of automation of library activities, as well as other specialists and experts in creating automated library information systems, automatic abstracting systems, etc. Thus, using the abovedescribed software and applications has allowed developing an effective system of indexing full-text documents and full-text keyword searching

В работе предлагается метод расчета индексов дактилоскопического изображения на основе векторов состояния для частных признаков. Расчет одного индекса опирается на параметры векторов состояния, увязанных в цепь. Набор индексов служит ссылками в коллекции изображений. This paper presents a method of fingerprint indexing based on the state vectors of minutiae. The parameters of state vectors fitted in chain are used to calculate the indexes. Data base references are the same as indexes. Гудков Владимир Юльевич - преподаватель, доцент Челябинского государственного университета; diana@sondaru. Gudkov Vladimir Uylievich - lecturer, associate professor of Chelyabinsk State University; diana@sonda.ru.