В статье авторы пытаются, введя весовые критерии для облака тегов, построить весовые характеристики для научных текстов с целью облегчения поиска нужных идей в статьях.

Наше время характеризуется огромным потоком информации по различным аспектам деятельности человека, в том числе и по научно-техническим. Помимо классических журнальных ресурсов существуют и профессиональные электронные ресурсы, своеобразные форумы специалистов и т.д.

Нет нужды описывать объёмы тиражей научных статей, представленных в различных ресурсах. Они огромны и увеличиваются с каждым годом.

Перед исследователями или аналитиками, которые не хотят изобретать велосипед и ищут ответы на свои вопросы в Интернете, стоит очень трудная задача - выловить золотую рыбку (полезную информацию) в мутном океане Интернета.

Обычно, в настоящее время, это сводится к поиску по ключевым тематическим словам, о которых знает исследователь. В настоящее время этот тип поиска снабжён достаточно разработанным логическим аппаратом по связям между ключевыми словами. Но необходимо отметить, что на представленные запросы перед нами вываливается огромное количество статей. Пусть и в какой-то степени и ранжированные по искомым ключевым словам, которые были представлены в поисковом запросе. Кроме того, исследователь, в силу объективных причин, не может знать всю палитру терминов и связок между терминами, которые присутствуют в статьях по тематике. Да и читать все статьи достаточно трудное занятие. Поэтому возникает ситуация, когда исследователь рассматривает выбранную тему по ограниченному числу статей, попавших в поле зрения достаточно случайным образом.

Об одном способе анализа смысловой нагрузки научно-технической литературы