Nowadays, distance learning technologies have become very popular. The recent pandemic has had a particularly strong impact on the development of distance education technologies. Kazan Federal University has a distance learning system based on LMS Moodle. This article describes the structure of the OntoMathEdu ecosystem aimed at improving the process of teaching school mathematics courses, and also provides a method for improving the OntoMathEdu ontology structure based on identifying new connections between contextually related concepts.

基于本体的自然语言理解方法（NLU）处理允许改进对话系统中质量的问题。我们描述了我们的NLU发动机架构并评估其实施。该发动机将用户输入转换为SPARQL选择，询问或将查询插入由基于本体的数据虚拟化平台提供的知识图表。转型基于根据OntoLEX本体构建的知识图表的词汇水平。所描述的方法可以应用于图形数据群体任务和问题应答系统实现，包括聊天机器人。我们描述了聊天机器人的对话引擎，可以保持对话背景并提出澄清问题，模拟人类逻辑思维的一些方面。我们的方法使用基于图形的算法来避免在基于神经网络的方法中所需的数据集，并提供更好的可解释模型。使用问题应答引擎与公司数据源相结合的数据虚拟化层允许从结构化数据中提取事实以在会话中使用。

在这个数字时代，几乎在每个学科中，人们都在使用自动化系统，这些系统以不同的自然语言以文档格式表示信息。结果，人们对找到，组织和分析这些文件的更好解决方案越来越兴趣。在本文中，我们提出了一个系统，该系统将使用神经词嵌入的百科全书知识（EK）群簇。 EK启用相关概念和神经词嵌入的表示，使我们能够处理相关性的上下文。在聚类过程中，所有文本文档都通过预处理阶段。通过使用EK和Word Embedding模型映射，从每个文档中提取了丰富的文本文档功能。生成了富集特征的TF-IDF加权载体。最后，使用流行的球形K-均值算法聚类文本文档。提出的系统通过Amharic文本语料库和Amharic Wikipedia数据进行了测试。测试结果表明，将EK与单词嵌入文档聚类的使用可提高仅使用EK的平均准确性。此外，改变班级的大小对准确性有重大影响。

复杂的工程系统的设计是一个漫长而明确的过程，高度依赖于工程师的专业知识和专业判断。因此，涉及人类因素的活动的典型陷阱通常是由于缺乏分析的完整性或详尽性，设计选择或文档之间的不一致性以及隐性主观性而表现出来。提出了一种方法，以帮助系统工程师从非结构化的自然语言文本中自动生成系统图。自然语言处理（NLP）技术用于从组织中提供的文本资源（例如规格，手册，技术报告，维护报告）从组织中提取实体及其关系，并将其转换为系统建模语言（SYSML）图表，并具有特定的图表专注于结构和需求图。目的是为用户提供一个更具标准化，全面和自动化的起点，随后根据其需求改进并调整图表。所提出的方法是灵活和开放域。它由六个步骤组成，这些步骤利用开放式工具，并导致自动生成的SYSML图，而无需中间建模要求，但通过用户对一组参数的规范。拟议方法的适用性和好处是通过六个案例研究显示的，其文本源为输入，并根据手动定义的图表元素进行了标准。

网络世界中的信息安全是令人关切的主要原因，攻击表面的数量显着增加。网络上可用的漏洞，攻击，控件和建议的现有信息提供了代表知识并执行安全分析以减轻一些问题的机会。代表本体形式的安全知识有助于异常检测，威胁情报，推理和相关攻击的相关性归因等。这需要动态和自动丰富信息安全本体。然而，基于自然语言处理和ML模型的现有本体富集算法具有语文提取词，短语和句子的上下文提取问题。这激励了对遍历文本中的依赖路径的顺序深度学习架构的需求，并提取嵌入漏洞，威胁，控件，产品和其他安全相关概念和来自学习的路径表示的实例。在所提出的方法中，部署了在大型DBPedia数据集和Wikipedia语料库上培训的双向LSTMS与Universal Stank编码器一起培训，以丰富基于ISO 27001的信息安全本体。该模型在高性能计算（HPC）环境上进行培训并测试，以处理Wiki文本维度。当从本体论和网页实例的敲除概念测试以验证稳健性时，该方法产生了超过80％的测试精度。

叙事制图是一项学科，研究了故事和地图的交织性质。然而，叙述的传统地理化技术经常遇到几个突出的挑战，包括数据采集和一体化挑战和语义挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了具有知识图表（KGS）的叙事制图的想法。首先，要解决数据采集和集成挑战，我们开发了一组基于KG的地理学工具箱，以允许用户从GISYstem内搜索和检索来自集成跨域知识图中的相关数据以获得来自GISYSTEM的叙述映射。在此工具的帮助下，来自KG的检索数据以GIS格式直接实现，该格式已准备好用于空间分析和映射。两种用例 - 麦哲伦的远征和第二次世界大战 - 被提出展示了这种方法的有效性。与此同时，从这种方法中确定了几个限制，例如数据不完整，语义不相容，以及地理化的语义挑战。对于后面的两个限制，我们为叙事制图提出了一个模块化本体，它将地图内容（地图内容模块）和地理化过程（制图模块）正式化。我们证明，通过代表KGS（本体）中的地图内容和地理化过程，我们可以实现数据可重用性和叙事制图的地图再现性。

近年来，数据科学已经显着发展。数据分析和采矿过程成为可用数据集的所有行业的常规。已收集，策划，存储和用于提取知识的大量数据存储库。这变得司空见惯。随后，我们直接从数据或通过给定域中的专家提取大量知识。现在的挑战是如何利用以前因高效决策过程而闻名的所有这些知识。直到最近，通过多年的研究获得的许多知识都存储在静态知识库或本体中，而从数据挖掘研究中获得的更多样化和动态知识并没有集中和始终如一地管理。在这项研究中，我们提出了一个称为基于本体的知识图的新型模型，以代表和存储农作物耕作中数据挖掘的结果（知识），以建立，维护和丰富知识发现过程。提出的模型包括六个主要集合：概念，属性，关系，转换，实例和状态。该模型是动态的，可以随时促进知识的访问，更新和开发。本文还提出了用于处理这种基于知识模型的体系结构。系统体系结构包括知识建模，提取，评估，发布和开发。该系统已被实施并用于农业管理和监测。事实证明，它非常有效，并且有望扩展到其他领域。

各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。

实验研究出版物提供了图形资源，包括图形，图表和任何类型的图像，以有效地支持和传达方法和结果。为了描述图形，作者添加了通常不完整的标题，并且在身体文本中存在更多描述。这项工作提出了一种从科学文章的身体中提取描述性文本的方法。我们采用了本体论语义来帮助对与人物相关信息的概念识别，该信息从句子中产生了人类和机器可读的知识表示。我们的结果表明，概念模型对基于单词的方法的描述性句子分类有所改善。

当植物天然产物与药物共容纳时，就会发生药代动力学天然产物 - 药物相互作用（NPDIS）。了解NPDI的机制是防止不良事件的关键。我们构建了一个知识图框架NP-KG，作为迈向药代动力学NPDIS的计算发现的一步。 NP-KG是一个具有生物医学本体论，链接数据和科学文献的全文，由表型知识翻译框架和语义关系提取系统，SEMREP和集成网络和动态推理组成的构建的科学文献的全文。通过路径搜索和元路径发现对药代动力学绿茶和kratom-prug相互作用的案例研究评估NP-KG，以确定与地面真实数据相比的一致性和矛盾信息。完全集成的NP-KG由745,512个节点和7,249,576个边缘组成。 NP-KG的评估导致了一致（绿茶的38.98％，kratom的50％），矛盾（绿茶的15.25％，21.43％，Kratom的21.43％），同等和矛盾的（15.25％）（21.43％，21.43％，21.43％ kratom）信息。几种声称的NPDI的潜在药代动力学机制，包括绿茶 - 茶氧化烯，绿茶 - 纳多洛尔，Kratom-Midazolam，Kratom-Quetiapine和Kratom-Venlafaxine相互作用，与已出版的文献一致。 NP-KG是第一个将生物医学本体论与专注于天然产品的科学文献的全文相结合的公斤。我们证明了NP-KG在鉴定涉及酶，转运蛋白和药物的药代动力学相互作用的应用。我们设想NP-KG将有助于改善人机合作，以指导研究人员将来对药代动力学NPDIS进行研究。 NP-KG框架可在https://doi.org/10.5281/zenodo.6814507和https://github.com/sanyabt/np-kg上公开获得。

This paper presents an automatic approach to creating taxonomies of technical terms based on the Cooperative Patent Classification (CPC). The resulting taxonomy contains about 170k nodes in 9 separate technological branches and is freely available. We also show that a Text-to-Text Transfer Transformer (T5) model can be fine-tuned to generate hypernyms and hyponyms with relatively high precision, confirming the manually assessed quality of the resource. The T5 model opens the taxonomy to any new technological terms for which a hypernym can be generated, thus making the resource updateable with new terms, an essential feature for the constantly evolving field of technological terminology.

在实践普通法的地区，相关的历史案件是量刑的重要参考。为了帮助法律从业人员发现以前的判断更容易，本文旨在通过某些标签标记每个法院的判断。这些标签对于总结判断并可以指导用户采取类似判断在法律上很重要。我们引入了一个启发式系统来解决该问题，该系统始于以方面驱动的主题建模，并使用依赖性解析和选区解析短语生成。我们还为香港构建了一个法律术语树，并实施了一个简化模块来支持该系统。最后，我们根据生成的标签提出了类似的文档建议算法。它使用户能够根据一些选定的方面而不是整个段落找到类似的文档。实验结果表明，该系统是该特定任务的最佳方法。就汇总文档而言，它比简单的术语提取方法更好，并且建议算法比全文比较方法更有效。我们认为该系统在法律和其他领域都具有巨大的潜力。

Software-related platforms have enabled their users to collaboratively label software entities with topics. Tagging software repositories with relevant topics can be exploited for facilitating various downstream tasks. For instance, a correct and complete set of topics assigned to a repository can increase its visibility. Consequently, this improves the outcome of tasks such as browsing, searching, navigation, and organization of repositories. Unfortunately, assigned topics are usually highly noisy, and some repositories do not have well-assigned topics. Thus, there have been efforts on recommending topics for software projects, however, the semantic relationships among these topics have not been exploited so far. We propose two recommender models for tagging software projects that incorporate the semantic relationship among topics. Our approach has two main phases; (1) we first take a collaborative approach to curate a dataset of quality topics specifically for the domain of software engineering and development. We also enrich this data with the semantic relationships among these topics and encapsulate them in a knowledge graph we call SED-KGraph. Then, (2) we build two recommender systems; The first one operates only based on the list of original topics assigned to a repository and the relationships specified in our knowledge graph. The second predictive model, however, assumes there are no topics available for a repository, hence it proceeds to predict the relevant topics based on both textual information of a software project and SED-KGraph. We built SED-KGraph in a crowd-sourced project with 170 contributors from both academia and industry. The experiment results indicate that our solutions outperform baselines that neglect the semantic relationships among topics by at least 25% and 23% in terms of ASR and MAP metrics.

This paper presents the development of an AI-based language learning platform Revita. It is a freely available intelligent online tutor, developed to support learners of multiple languages, from low-intermediate to advanced levels. It has been in pilot use by hundreds of students at several universities, whose feedback and needs are shaping the development. One of the main emerging features of Revita is the introduction of a system of linguistic constructs as the representation of domain knowledge. The system of constructs is developed in close collaboration with experts in language teaching. Constructs define the types of exercises, the content of the feedback, and enable the detailed modeling and evaluation of learning progress.

如今有大量在线文档数据源。缺乏结构和格式之间的差异是自动​​从中提取信息的主要困难，这也对其使用和重复使用产生负面影响。在生物医学领域中，出现了DISNET平台，以通过大规模的异质来源为研究人员提供资源，以获取人类疾病网络范围的信息。具体来说，在该领域中，不仅提供从不同来源提取的信息，而且提供支持它的证据至关重要。本文提出了Eboca，该本体论描述了（i）生物医学领域概念及其之间的关联，以及（ii）支持这些关联的证据；目的是提供一个模式来改善该领域中的证据和生物医学关联的出版和描述。已成功评估了本体论，以确保没有错误，建模陷阱，并符合先前定义的功能要求。来自文本的一部分和自动关联提取子集的测试数据已根据所提出的本体论进行了转换，以创建可用于实际场景中的知识图，并且还用于评估所述本体论。

自然语言处理（NLP）是一个人工智能领域，它应用信息技术来处理人类语言，在一定程度上理解并在各种应用中使用它。在过去的几年中，该领域已经迅速发展，现在采用了深层神经网络的现代变体来从大型文本语料库中提取相关模式。这项工作的主要目的是调查NLP在药理学领域的最新使用。正如我们的工作所表明的那样，NLP是药理学高度相关的信息提取和处理方法。它已被广泛使用，从智能搜索到成千上万的医疗文件到在社交媒体中找到对抗性药物相互作用的痕迹。我们将覆盖范围分为五个类别，以调查现代NLP方法论，常见的任务，相关的文本数据，知识库和有用的编程库。我们将这五个类别分为适当的子类别，描述其主要属性和想法，并以表格形式进行总结。最终的调查介绍了该领域的全面概述，对从业者和感兴趣的观察者有用。

在本文中，我们介绍了西班牙语中的第一个系统，能够回答有关人类使用药物的问题，称为Meqa（药物问题回答），由西班牙药品和健康产品（AEMPS，以西班牙语的首字母缩略词为本）创建的项目。提供医疗帮助的在线服务大大增殖，主要是由于Covid-19由于目前的大流行情况。例如，诸如Doctoralia，Savia或Saludonnet等网站提供医生答案类型咨询，其中患者或用户可以向医生和专家发送问题，并在不到24小时内接收答案。收到的许多问题与人类使用的药物有关，大多数都可以通过传单回答。因此，能够自动回答这些类型问题的MEQA等系统可以减轻这些网站的负担，并且对这些患者来说是很好的用途。

尽管概念化已经在语义和知识表示中进行了广泛研究，但找到最准确的概念短语来表征在快速增长的社交媒体上表征文本片段的主要思想仍然具有挑战性。这部分归因于以下事实：大多数知识库都包含世界的一般术语，例如树木和汽车，它们没有定义的力量或对社交媒体应用程序用户不够有趣。另一个原因是，自然语言的复杂性允许使用时态，否定和语法改变语言的逻辑或重点，从而传达了完全不同的含义。在本文中，我们提出了标签，这是一个高质量的概念匹配的数据集，该数据集由10,000个标记的精细概念和网络风格的自然语言句子组成，并从开放域社交媒体中挖出。我们考虑的概念代表了在线用户的趋势兴趣。与标签相关的是这些细粒度概念和实体的概念图，以提供结构上下文信息。我们在标签上评估了广泛的流行神经文本匹配模型以及预先训练的语言模型，并指出他们以最合适的概念标记社交媒体内容的不足。我们进一步提出了一种新颖的图形匹配方法，该方法通过更好地利用概念图中的结构上下文和句子中语义单元之间的逻辑相互作用在句子中通过句法依赖性解析来展示出色的抽象和概括性能。我们开源标签数据集和提出进一步研究的建议方法。

在科学研究中，该方法是解决科学问题和关键研究对象的必不可少手段。随着科学的发展，正在提出，修改和使用许多科学方法。作者在抽象和身体文本中描述了该方法的详细信息，并且反映该方法名称的学术文献中的关键实体称为方法实体。在大量的学术文献中探索各种方法实体有助于学者了解现有方法，为研究任务选择适当的方法并提出新方法。此外，方法实体的演变可以揭示纪律的发展并促进知识发现。因此，本文对方法论和经验作品进行了系统的综述，重点是从全文学术文献中提取方法实体，并努力使用这些提取的方法实体来建立知识服务。首先提出了本综述涉及的关键概念的定义。基于这些定义，我们系统地审查了提取和评估方法实体的方法和指标，重点是每种方法的利弊。我们还调查了如何使用提取的方法实体来构建新应用程序。最后，讨论了现有作品的限制以及潜在的下一步。

从传统上讲，放射科医生准备诊断笔记，并与转录师分享。然后，抄写员准备了指参考票据的初步格式报告，最后，放射科医生审查报告，纠正错误并签字。该工作流程在报告中导致重大延迟和错误。在当前的研究工作中，我们专注于NLP技术（例如信息提取（IE）和域特异性知识图（KG））的应用，以自动从放射科医生的命令中生成放射学报告。本文通过从现有的自由文本放射学报告的大型语料库中提取信息来重点介绍每个器官的KG构造。我们开发了一种信息提取管道，将基于规则的，基于模式和基于词典的技术与词汇语义特征相结合，以提取实体和关系。可以从kgs访问简化的丢失信息，以产生病理描述，并因此是放射学报告。使用语义相似性指标评估了生成的病理描​​述，该指标与金标准病理描述显示了97％的相似性。另外，我们的分析表明，我们的IE模块的性能要比放射学域的开放式工具更好。此外，我们还包括放射科医生的手动定性分析，该分析表明80-85％的生成报告是正确编写的，其余部分是正确的。