В настоящее время, поиск необходимой информации в таких базах данных (БД) как: Google Scholar (scholar.google.ru), Федеральный институт промышленной собственности (www1.fips.ru), Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU (elibrary.ru), научная электронная библиотека Киберленинка (cyberleninka.ru), библиографическая и реферативная база данных Scopus (scopus.com), ее выборка и анализ из значительного массива открытых данных по основной области запроса: нормоконтроль, - занимает довольно много времени. Во время ручного неавтоматизированного поиска в БД необходимо из всего массива открытых данных найти релевантные результаты поиска из числа научных материалов (статьи и кейсы). При осуществлении такого ручного поиска количество затрачиваемого времени обычно возрастает в разы.
Кобец Е.А., Басакина А.А., Кумпан В.В. (науч. рук. Горлушкина Н.Н.) Автоматизированный анализ открытых источников по нормоконтролю в Google Scholar с использованием языка Python // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2020]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/4459