В основу автоматизации научных исследований положены алгоритмы семантического анализа и расчета смысловой родственности текстовых документов, статистические методы многомерного шкалирования, частотного и кластерного анализа. “Неосемантика” обеспечивает:
Повышение эффективности научно-исследовательской деятельности
Сопряжение рабочих групп внутри комплексного проекта
Экспертную оценку качества выполнения научного исследования
Гибкость и эффективность процесса обучения специалистов
Программный комплекс реализован в виде модульной системы, используя которую разработчик, в зависимости от особенностей своей предметной области, конструирует собственную архитектуру из отдельных блоков
| Пакет программ для автоматического сегментирования информационных массивов в области биомедицины и биотехнологии |
| Система управления контентом на основе веб-ориентированного интерфейс представления баз знани |
| Когнитивный сенсор -- индивидуальная привязка к информационному профилю пользователя |
| Модули распознавания наименований объектов реализованы для взаимодействия с информационными ресурсами UniProt, NCBI, PIR, ProteinAtlas, PubMed, OMIM, HapMap, PGP, PubChem, GeneOntology, BioSystems, Mascot, PRIDE, PeptideAtlas |
| Визарды обеспечивают подключение к базе знаний проприетарных подпрограмм пользователя |
Проекты
