Modern methods of text analysis

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

School of Linguistics

Course type:

Elective course

When:

4 year, 3 module

Instructor

Starchenko, Aleksey

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Современные методы текстового анализа» направлен на формирование знаний, умений и компетенций в области текстового анализа источников различного содержания. Задачи курса: изучить методологические и методические аспекты работы с документами в формате электронного текста; уметь создавать электронный текст как информационный ресурс и визуализировать его в различных форматах; изучить элементы гипертекста и его возможности для работы и представления текстовых данных; изучить методы, технологии и программное обеспечение для компьютеризированного анализа текстовых документов. В рамках курса так же предполагается знакомство с корпусами, их анализ, оценка и использование в собственных исследованиях. Пререквизит - владение одним из восточных языков на уровне не ниже intermediate.

Цель освоения дисциплины

• Освоение ряда инструментов компьютерной лингвистики и цифровых методов в гуманитарных науках, которые могут быть использованы для анализа текста в языковых, культурологических и политологических исследованиях
• Отработка практических навыков текстового анализа с использованием языка программирования Python

Планируемые результаты обучения

• Имеет представления об основных направлениях в компьютерном анализе текстов
• Может назвать основные сферы практического применения инструментов компьютерной лингвистики
• Может назвать и проиллюстрировать примерами исследовательских вопросов основные направления лингвистики
• Умеет дать определение корпуса в лингвистике
• Может перечислить или умеет найти основные корпуса своего языка на программе Востоковедение
• Может перечислить или умеет найти основные корпуса русского языка
• Может перечислить основные типы корпусов и сформулировать различия между ними
• Умеет составлять запросы для поиска в корпусе
• Умеет при составлении поискового запроса задавать условия с опорой на разметку и мета-разметку
• Умеет работать с выдачей при поиске в корпусе, умеет экспортировать её для дальнейшей обработки
• Умеет перечислить основные частотностные характеристики текста
• Умеет создать частотный список для текста или коллекции текстов
• Умеет проанализировать частотный список
• Может определить основные типы графиков
• Может выбрать визуальную репрезентацию для данных различной структуры
• Может построить графики разных типов с помощью языка Python
• Может дать определение основным статистическим метрикам
• Может сформулировать различие между средним арифметическим и медианой
• Может посчитать основные статистические метрики
• Может выбрать статистический инструмент, подходящий для проверки гипотезы
• Может применить основные статистические тесты: t-test, хи-квадрат
• Имеет представление о регрессии в статистике
• Может назвать и объяснить основные инструменты компьютерной лингвистики: лемматизация, токенизация, морфологический и синтаксический анализ, определение тональности текста, выявление именованных сущностей
• Умеет использовать инструменты компьютерной лингвистики: лемматизация, токенизация, морфологический и синтаксический анализ, определение тональности текста, выявление именованных сущностей
• Может создать и использовать базу данных для хранения результатов обработки текста
• Имеет представление об использовании методов машинного обучения для анализа текстов

Содержание учебной дисциплины

• Введение
• Методы корпусной лингвистики
• Визуализация частотных характеристик текста
• Статистические инструменты анализа текста
• Основные инструменты компьютерной лингвистики

Элементы контроля

• Экзамен
• Homework

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 3rd module
  0.6 * Homework + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Crompton, C., Lane, R. J., & Siemens, R. G. (2016). Doing Digital Humanities : Practice, Training, Research. London: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1360431
• McEnery, T., & Hardie, A. (2012). Corpus Linguistics : Method, Theory and Practice. Cambridge: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=408835
• Schreibman, S., Siemens, R. G., & Unsworth, J. (2004). A Companion to Digital Humanities. Malden, MA: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=231516
• Введение в лингвистику : учебное пособие / Н. А. Шабанова, С. А. Станиславская, О. И. Соколова, С. М. Федюнина. — 2-е изд., доп. — Москва : ФЛИНТА, 2019. — 71 с. — ISBN 978-5-9765-4249-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/123650 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Kurdi, M. Z. (2017). Natural Language Processing and Computational Linguistics 2 : Semantics, Discourse and Applications. London, UK: Wiley-ISTE. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1642577