КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБУЧЕНИИ РУССКОМУ ЯЗЫКУ И ЛИТЕРАТУРЕ

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБУЧЕНИИ РУССКОМУ ЯЗЫКУ И ЛИТЕРАТУРЕ

Занятие #6-7

Digital Humanities

ЗАДАНИЕ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО ВЫПОЛНЕНИЯ

1. Изучите публикации, посвящённые разным аспектам Digital Humanities. Подготовьте на основе рекомендованных и самостоятельно найденных вами материалов две презентации (15-20 слайдов): одна презентация по одной из пяти тем каждого блока (на выбор). При необходимости презентации могут сопровождаться дополнительными материалами в виде текстового документа или послайдовых примечаний. Возможна групповая работа над докладом (по2-3 человека).

2. Подготовленные вами презентации будут размещены в группе: https: //vk. com/club193017822. Задача каждой команды ознакомиться с работами других команд и задать авторам каждой презентации хотя бы один очень каверзный вопрос по их теме. Задача авторов – по существу ответить на вопросы других команд.

2. Задайте произвольный подкорпус в Национальном корпусе русского языка, использовав не менее 3-х возможных опций. Вышлите преподавателю информацию о параметрах заданного вами подкорпуса (перечислите, какие параметры вы установили), а также результаты поисковых запросов к подкорпусу, экспортированные в XML (Функция «Скачать несколько первых результатов выдачи в формате Excel»). Задание выполняется индивидуально.

Блок 1

1. Статистический анализ и «большие данные» в филологии, истории и искусствоведении.

https: //knife. media/digital-humanities/

https: //sysblok. ru/interviews/cifra-na-sluzhbe-u-filologa/

https: //knife. media/roman-leibov/

2. Использование нейронных сетей в процессах текстогенерации и автоматической обработки текстов. Типы нейронных сетей, алгоритмы их работы.

https: //postnauka. ru/longreads/85951

3. Принципы машинного перевода. Разные подходы к проблеме машинного перевода (пословный, статистический, нейронный).

https: //sysblok. ru/tag/mashinnyj-perevod/

4. Машинное «понимание» текста.

https: //sysblok. ru/knowhow/kak-ponjat-o-chem-tekst-ne-chitaja-ego/

5. Компьютерные методы в изучении семантики.

https: //sysblok. ru/nlp/semanticheskie-seti-kak-predstavit-znachenija-slov-v-vide-grafa/

https: //sysblok. ru/interviews/oblast-v-kotoroj-ja-rabotaju-rozhdaetsja-prjamo-na-glazah/

Блок 2

1. Национальный корпус русского языка. Что, как и зачем искать в НКРЯ? Какие возможности тонкой «настройки» поискового запроса и анализа выбранного материала предоставляет НКРЯ?

http: //www. ruscorpora. ru/new/corpora-help. html

https: //sysblok. ru/nlp/korpus-dlja-vseh-kak-ispolzujut-nkrja/

2. Корпусные методы в литературоведении и педагогике.

https: //vk. com/@sysblok-zhit-i-umeret-v-parizhe-300-let-russkoi-poezii-na-karte

https: //sysblok. ru/education/uchat-v-shkole-chemu/

https: //sysblok. ru/philology/mnogomernoe-slovo-o-polku-igoreve-ot-kukushki-do-alkogolnogo-brendinga/

3. Инструмент статистического анализа «Google Books Ngram Viewer».

https: //books. google. com/ngrams

https: //books. google. com/ngrams/info

4. Социальные сети персонажей – для чего это нужно литературоведу и учителю литературы?

https: //vk. com/@sysblok-prazdnik-ili-smert-drama-v-seti

https: //sysblok. ru/philology/seti-chehova-otkuda-vyros-vishnevyj-sad/

http: //www. sixdegreesoffrancisbacon. com/? ids=10000473& min_confidence=60& type=network

5. Цифровая атрибуция: возможности и проблемы.

https: //sysblok. ru/research/detektivnaja-istorija-poiska-avtora/

https: //m. hightech. plus/2019/11/25/algoritm-ustanovil-kto-pisal-vmesto-shekspira
https: //sysblok. ru/philology/gomer-ili-ne-gomer/

Доклады (5-7 минут на доклад).

1. Илон Маск (хоть он и не IT-специалист, но фигура культовая).

2. Джулиан Ассанж.

3. Свободное программное обеспечение и ПО с открытым исходным кодом – что это такое.

4. Creative Commons и философия свободного творчества