Программирование и лингвистические данные

Бакалавриат 2021/2022

Статус: Курс обязательный (Фундаментальная и компьютерная лингвистика)

Направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика

Кто читает: Школа лингвистики

Где читается: Факультет гуманитарных наук

Когда читается: 3-й курс, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 40

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Мороз Георгий Алексеевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 2

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Курс знакомит студентов с основами работы в R и RSrudio, с основными типами данных, методами сбора, обработки и трансформации данных, формирует умение преобразовывать и визуализировать данные, тренирует навык самостоятельного анализа данных.

Цель освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен уметь: 1) публиковать свои данные на веб-сайте; 2) пользоваться редактором Notepad++ и программами сравнения текстов для ручной обработки текстовых данных; строить алгоритмы для решения практических задач; 3) использовать средства языка Python для реализации алгоритмов, в частности, специфических для компьютерной лингвистики; 4) пользоваться консолью unix, работать с файловой системой, ставить пакеты; 6) пользоваться англоязычной документацией языка Python. Дисциплина входит в базовую часть профессионального цикла (модуль «Программирование»).
Овладение навыками программирования на языке Python
знакомство с основами работы в R и RStudio
Овладение навыками применения регулярных выражений при работе с текстом
знакомство с основными типами данных (таблицы, тексты, изображение с текстом)
Получение опыта применения языка Python для решения задач, возникающих при автоматической обработке текстов
знакомство с основными методами сбора, обработки и трансформации данных
знакомство с основными методами визуализации и представления данных
знакомство с основными методами регрессионного анализа

Планируемые результаты обучения

владеет методам анализа строк
владеет методами визуализации данных
владеет методами обработки данных
владеет основами программирования на R
знает лингвистические пакеты на R
знает чем наука о данных отличается от машинного обучения и статистики.
Понимает критерии солгасия
применяет корреляционный и регрессионный анализы
применяет метод логистической регресии
применяет основные фриквентисткие тесты
Знать основные конструкции языка Python
знать основные типы лингвистических ресурсов
Знать особенности изменяемых и неизменяемых типов данных
Знать синтаксис и особенности работы регулярных выражений
иметь представление об основных форматах представления текста, кодировке текста
иметь представление, какие типы лингвистической информации и какие уровни описания языка отражает лингвистический ресурс
Уметь выполнять основные операции с использованием регулярных выражений: поиск, замена, разделение
уметь выполнять основные операции с текстовыми данными (сортировки, фильтрация, индексирование, выделение подстроки, сводные таблицы)
Уметь запускать программы на Python в IDLE и командной строке
Уметь искать и устанавливать модули с помощью pip
Уметь писать функции и тестировать их работу
уметь пользоваться инструментами разметки корпуса (ELAN, UDpipe, акцентуаторы)
Уметь пользоваться модулем collections
уметь пользоваться полнофункциональными текстовыми и табличными редакторами
уметь пользоваться различными типами поисковых корпусных систем
Уметь преобразовывать строки в различные типы данных
Уметь применять словари и списки для работы с данными
Уметь производить основные операции с файлами: чтение, запись, изменение
Уметь производить основные операции с файловой системой: поиск файлов и директорий, получение содержимого директории, обход директорий, копирование и перемещение файлов и папок
Уметь работать с модулем re
Уметь разделять программу на модули и использовать чужие модули для своих нужд
Уметь разделять программу на релевантные функции
уметь размечать пользовательские корпусные данные на различных лингвистических и текстовом уровнях
Уметь решать прикладные задачи с применением условных конструкций
Уметь решать прикладные задачи с применением циклов
уметь собирать и корректно интепретировать частотную информацию из корпуса
владеет модулями скачивания из интернета и обработки текстовых данных
знает и использует различные типы данных и различные методы
знает и использует различные форматы данных
научился создавать веб-приложения и выкладывать их
овладел модулями взаимодействия с внешними серверами
овладел модулями визуализации данных
овладел модулями компьютерной обработки текстовых данных
умеет выбирать подходящий для задачи формат графика, умеет правильно оформлять графические элементы

Содержание учебной дисциплины

Начало работы с Python. Базовые арифметические операции. Переменные
Введение в Data Science
Сбор и обработка текстовых данных с помощью Python
Управляющие конструкции в Python
Форматы и хранение лингвистических данных
Введение в R: основные элементы, функции, циклы
Управляющие конструкции в Python (продолжение)
Продвинутая обработка данных: пакеты tidyr и dplyr
Форматы и хранение лингвистических данных (продолжение)
Циклы и индексы в Python
Структуры данных и стандартные методы Python
Работа со строками: строки в R, регулярные выражения
Структуры данных в Python
Введение в создание веб-приложений
Визуализация данных: base R vs. ggplot2
Работа с файлами
Обработка естественного языка
Лингвистические пакеты
Работа с файлами (продолжение)
Введение в статистику: основы фриквентисткой статистики, формулировка гипотез
Обработка естественного языка (продолжение)
Функции в Python
Корреляция и линейная регрессия
Взаимодействие с внешними сервисами. API.
Модули Python
Визуализация данных
Логистическая и мультиномиальная регрессия
Регулярные выражения
Критерии согласия
Работа с файловой системой
Лингвистические ресурсы
Основы анализа и обработки текста
Основы анализа и обработки текста (продолжение)
Методы и инструменты создания корпусов.

Элементы контроля

Контрольные работы
Пересдается в течение недели после окончания пропуска по уважительной причине, но не позднее 10 дней до сессии, если преподавателем не указано иное.
Домашние задания
Пересдается в течение недели после окончания пропуска по уважительной причине, но не позднее 10 дней до сессии, если преподавателем не указано иное.
Тесты
Проект
Пересдается в течение недели после окончания пропуска по уважительной причине, но не позднее 10 дней до сессии, если преподавателем не указано иное.
Экзамен
По общим правилам пересдачи экзамена, пропущенного по уважительной причине.
Экзамен по КИЛИ
Пересдается в течение недели после окончания пропуска по уважительной причине, но не позднее 10 дней до сессии.
проект
Экзамен проходит в письменной форме. Студент загружает свой проект в репозиторий на платформе github. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
домашние задания
оценка за домашние задания, которая считается так: О д/з= 0,0375 * (О д/з1 + О д/з2 + О д/з3 + О д/з4 + О д/з5 + О д/з6 + О д/з7 + О д/з10 + О д/з11 + О д/з12) + 0,075 * (О д/з8 + О д/з9 + О д/з13)
квизы
усреднённая оценка за мини-квизы, проводимые в начале занятий
Промежуточные тесты
Финальный тест
Промежуточные тесты
Финальный тест

Промежуточная аттестация

2019/2020 учебный год 1 модуль
0.3 * Экзамен по КИЛИ + 0.6 * Домашние задания + 0.1 * Тесты
2019/2020 учебный год 4 модуль
0.1 * Домашние задания + 0.2 * Тесты + 0.2 * Экзамен + 0.2 * Контрольные работы + 0.3 * Проект
2020/2021 учебный год 4 модуль
0.3 * проект + 0.1 * квизы + 0.6 * домашние задания
2021/2022 учебный год 2 модуль
0.6 * Промежуточные тесты + 0.4 * Финальный тест

Список литературы

Авторы

Попова Дарья Павловна
Ляшевская Ольга Николаевна
Самоненко Илья Юрьевич
Глазунов Евгений Владимирович
Сапунова Алёна Сергеевна
Мороз Георгий Алексеевич

Программа дисциплины

Программа дисциплины

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература

Авторы