Информационно-логическая модель и алгоритм автоматизированного подбора рецензентов статей для научного журнала

Аннотация

Рецензирование научных публикаций играет ключевую роль в научной сфере и является неотъемлемым этапом в процессе публикации. В настоящее время наблюдается непрерывный рост числа статей во многих научных областях. Этот рост создает значительное напряжение на процесс рецензирования научной литературы, так как количество доступных публикаций превышает возможности рецензентов. Назначение квалифицированных рецензентов для оценки статей является сложной и ответственной задачей. Организаторы процесса рецензирования должны учитывать специализацию рецензентов, чтобы обеспечить соответствие их экспертизы теме статьи. Для обеспечения соответствия специализации рецензентов теме статьи одним из подходов является использование классификаторов. Недостатком классификаторов является то, что каждый автор должен указывать коды классификаторов для статьи, при этом, как правило, многие научные журналы монодисциплинарные, или, наоборот, один рецензент не является специалистом по всем областям. Поэтому для подбора рецензентов возникает необходимость анализировать содержимое материала публикации, не прибегая к классификаторам. Анализ содержимого материалов по тексту требует разработки систем искусственного интеллекта, который анализирует содержание текста, причем отдельно взятая фраза из текста ничего не говорит о тематике статьи, а ключевые слова могут относиться ко множеству статей и ко множеству тематик. Поэтому наиболее простой способ выявления тематики статьи - по названию. Поэтому возникает необходимость в разработке информационно-логической модели и, в конечном итоге, информационной системы, которая будет подбирать необходимых рецензентов статьи. При этом необходимо учитывать морфологию слов в названии статьи.