Рассматривается вопрос - какие графы изоморфны графам достижимости сетей Петри. Графы достижимости, или множества достижимых состояний, представляют множества всевозможных различных состояний сети, получающихся из данного начального состояния s₀ конечной цепочкой допустимых переходов. Они имеют естественную структуру ориентированного графа с выделенным начальным состоянием, все другие состояния которого достижимы из начального с учётом ориентации. При этом, если переходы сети снабжены пометками, графы достижимости также получают соответствующие пометки всех дуг. При этом возникает понятие изоморфизма размеченных графов, но в данной публикации рассматриваются лишь вопросы для сетей без разметок. Даже для этого более простого случая некоторые вопросы остаются открытыми. В заметке доказывается, что любой конечный ориентированный граф моделируется подходящей сетью Петри, то есть он изоморфен графу достижимости сети. Для бесконечных графов приводятся примеры не моделируемых графов. Ставятся некоторые открытые вопросы по теме.

В статье рассматриваются неориентированные кратные графы произвольной натуральной кратности к > 1. Кратный граф содержит ребра трех типов: обычные, кратные и мультиребра. Ребра последних двух типов представляют собой объединение к связанных ребер, которые соединяют 2 или (к + 1) вершину соответственно. Связанные ребра могут использоваться только согласованно. Если вершина инцидентна кратному ребру, то она может быть инцидентна другим кратным ребрам, а также она может быть общим концом к связанных ребер мультиребра. Если вершина является общим концом мультиребра, то она не может быть общим концом никакого другого мультиребра. Делимые кратные графы характеризуются возможностью выделения к частей, согласованных на связанных ребрах и не содержащих общих ребер. Каждая часть представляет собой обычный граф. Как и для обычного графа, для кратного графа можно ввести целочисленную функцию длины ребра и поставить задачу о кратчайшем пути между двумя вершинами. Кратный путь является объединением к обычных путей, согласованных на связанных ребрах кратных и мультиребер. В статье показано, что задача о кратчайшем пути в делимом кратном графе является полиномиальной. Сформулирован соответствующий полиномиальный алгоритм. Также предложена модификация алгоритма для случая произвольного кратного графа. Эта модификация имеет экспоненциальную по параметру к трудоемкость.

Современный образовательный процесс предполагает использование электронных образовательных сред. Это специальные информационные системы, которые являются как средством для хранения учебных материалов, так и инструментом для проведения проверочных работ, сбора домашних заданий, ведения журнала оценок, совместной работы. Такие среды производят большое количество данных о поведении учащихся и преподавателей в рамках учебного процесса. В данной работе предлагается подход, позволяющий анализировать такие данные, извлекать из них типичные траектории учащихся, которые ведут к успешным или неудачным результатам обучения. Показано, как для построения моделей образовательного процесса на основе имеющихся данных могут быть использованы алгоритмы process mining. Также показано, как можно оценить, насколько синтезированная модель отражает реальное поведение системы, записанное в журналах событий. Работа содержит не только описание предлагаемого подхода, но и пример его применения к реальному набору данных для образовательной программы бакалавриата. Наглядно показано, как с использованием нашего подхода можно выяснить, какие факторы приводят к формированию успешных и неудачных траекторий студентов. Выявлены узкие места образовательного процесса, а также ошибки в данных, свидетельствующие о некорректной работе системы. В результате анализа выявлены точки особого внимания для администраторов образовательной программы, а также определены некоторые сигнальные события, появление которых в индивидуальной траектории студента может быть тревожным сигналом. Применение подхода предполагает использование только свободных программных инструментов с открытым исходным кодом, что дополнительно облегчает его внедрение в самых разных образовательных организациях.

Работа посвящена решению задачи поиска упоминаний экологических практик в текстах социальных сетей. Авторами составлен корпус текстов экологических сообществ социальной сети ВКонтакте, снабженный экспертной разметкой упоминаний девяти видов экологических практик. Предложен полуавтоматический подход к сбору дополнительных текстов для уменьшения несбалансированности видов экологических практик, представленных в корпусе. Подход включает в себя следующие этапы: определение наиболее частотных слов, характеризующих упоминания практик; автоматический сбор текстов, включающих в себя найденные частотные слова; экспертная проверка и фильтрация собранных текстов. Проведено сравнение четырех моделей машинного обучения для поиска упоминаний практик на двух вариантах корпуса: исходном и дополненном. Лучший усредненный показатель F-меры (81.32%) достигнут моделью Conversational RuBERT, дообученной на текстах дополненного корпуса. Данная модель выбрана в качестве основы для реализации прототипа приложения для поиска упоминаний экологических практик, реализованного в форме чат-бота Telegram.

В статье исследуются современные векторные модели текстов для решения задачи классификации русскоязычных текстов по жанрам. Модели включают эмбеддинги ELMo, языковую модель BERT с предобучением и комплекс числовых ритмических характеристик на основе лексико-грамматических средств. Эксперименты проводились на корпусе из 10 000 текстов пяти жанров: романы, научные статьи, отзывы, посты из социальной сети Вконтакте, новости из OpenCorpora. Визуализация и анализ статистики для ритмических характеристик позволили выделить как наиболее разнообразные по ритму жанры: романы и отзывы, так и наименее - научные статьи. Именно эти жанры были впоследствии классифицированы лучше всего с помощью ритма и нейросети-классификатора LSTM. Кластеризация и классификация текстов по жанрам с помощью эмбеддингов ELMo и BERT позволила отделить один жанр от другого с небольшим количеством ошибок. F-мера мультиклассификации достигла 99%. Исследование подтверждает эффективность современных эмбеддингов в задачах компьютерной лингвистики, а также позволяет выделить достоинства и ограничения комплекса ритмических характеристик на материале классификации по жанрам.

В статье описана модель текста, предназначенная для автоматической оценки связного текста в виде письма на заданную тему. Параметры оценки сформулированы и формализованы в виде 14 критериев при помощи экспертов в области обучения английскому языку. Критерии включают параметры, относящиеся к анализу лексики, включая особенности предметной области, тематики текста, стилю и формату письма, средствам логической связи предложений. Авторами разработаны алгоритмы определения соответствующих числовых характеристик с использованием методов и инструментов автоматического анализа текстов. Алгоритмы основаны на анализе состава и структуры предложений, для чего используются, в том числе данные специализированных словарей. Характеристики ориентированы на проверку электронного делового письма, но могут быть адаптированы к анализу других письменных текстов, например, с помощью замены словарей. На основе разработанных алгоритмов создана система автоматической оценки текстов. Проведён эксперимент по анализу результатов работы этой системы на корпусе из 20 текстов, предварительно размеченных преподавателями английского языка. Автоматическая оценка и оценка экспертов сравнивались с помощью тепловых карт и технологии двумерного представления векторов UMAP, применённой к характеристическим векторам текстов. В большинстве случаев не было выявлено значимых различий между этими оценками, кроме того, автоматическая оценка оказалась более объективной. Таким образом, разработанная модель успешно справилась с поставленной задачей и может применяться для оценки текстов, написанных человеком. Результаты будут использованы в проекте автоматического построения языкового профиля учащегося. Достоинствами модели являются хорошая интерпретируемость получаемых результатов, объективность, перспективы развития.