В основу системы автоматизации научных исследований НЕОСЕМАНТИКА положены алгоритмы семантического анализа и расчета смысловой родственности текстовых документов, статистические методы многомерного шкалирования, частотного и кластерного анализа
Функционал автоматической системы интеллектуального анализа данных направлен на создание баз знаний в различных предметных областях и интеграцию их в единое информационное пространство. Система динамически фокусирует внимание пользователя на информации в сфере его интересов. В рамках универсальной системы доступа к знаниям интеграция данных в единое информационное пространство производится на основе смысловых взаимосвязей
Программный комплекс реализован в виде модульной системы, используя которую разработчик, в зависимости от особенностей своей предметной области, конструирует собственную архитектуру из отдельных блоков
Система управления контентом:веб-ориентированный интерфейс представления баз знаний |
Сенсор:индивидуальная привязка к информационному профилю пользователя |
Модули распознавания наименований объектов:взаимодействие с различными ин-формационными ресурсами (UniProt, NCBI, PIR, ProteinAtlas, PubMed, OMIM, HapMap, PGP, PubChem, GeneOntology, BioSystems, Mascot, PRIDE, PeptideAtlas) |
Визарды:винтерфейс для подключения к базе знаний |
повысить эффективность научно-исследовательской деятельности |
интегрировать несколько рабочих групп внутри комплексного проекта |
проводить объективную экспертную оценку качества выполнения проектов |
обеспечить гибкость и эффективность процесса обучения специалистов |