• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2023/2024

Введение в прикладную лингвистику

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Направление: 45.04.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Языковые технологии в бизнесе и образовании
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 44

Программа дисциплины

Аннотация

Целью дисциплины является знакомство студентов с основными компонентами и основными направлениями специальности (машинный перевод, информационный поиск, извлечение информации, диалоговые системы, анализ тональностей, квантитативная лингвистика и др.). В результате освоения дисциплины студенты получат базовое представление об основных направлениях современной прикладной лингвистики.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать представления о различных способах работы с данными.
  • Ознакомить с методами визуализации результатов анализа датасетов.
  • Развить умение писать программы с использованием методов статистического, кластерного и регрессионного анализа.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент создает пуассоновскую регрессию, позволяющую предсказывать результаты показателя X на основе имеющихся данных показателя Y.
  • Студент применяет PCA CA, MCA, MDS, t-SNE для анализа различных датасетов и уменьшения размерности данных.
  • Студент применяет методы визуализации сетевых данных c помощью пакетов, ggiraph
  • Студент применяет трансформации данных: tidyverse, dplyr; освоит работу со строками и текстами: tidytext, udpipe; сможет осуществлять сбор данных из интернета: rvest. OCR.
  • Студент производит вычисления, применяя знания по описательной и симуляционной статистике, z-преобразованию, используя пакет анализа RLing
  • Студент анализирует данные путём применения инструментов, время, карты, OCR.
  • Студент освоит работу с базовыми объектами языка R, функциями, пакетами, а также научится создавать собственные функции и циклы.
  • Студент применяет методы визуализации сетевых данных c помощью пакетов ggplot и ggplot2
  • Студент решает задачи по программированию, демонстрируя умение анализировать строки тексты и весь текст с помощью пакета ling
  • Студент способен создавать метрики расстояний, k-means, иерархические кластеризации, визуализации деревьев.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы R
  • Трансформация данных
  • Визуализация и представление данных
  • Работа со строками и текстом
  • Необычные источники данных: время, карты, OCR
  • Основы статистики
  • Регрессионный анализ
  • Кластеризация
  • Методы уменьшения размерности кластеров
  • Сетевой анализ
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельная работа
    В течение курса студенты выполняют 7 домашних работ, которые обсуждаются на занятии, после обсуждения могут быть доработаны и представлены для оценивания. В домашней работе студенту предлагается решить локальную исследовательскую задачу, использовав обсуждавшиеся в лекции методы и инструментарий.
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится в устной форме: студент отвечает на один из проблематизирующих вопросов из заранее предоставленного для подготовки списка.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.35 * Самостоятельная работа + 0.35 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Stowell, S. (2014). Using R for Statistics. Berkeley, CA: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1174344

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Toomey, D. (2014). R for Data Science. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=933765

Авторы

  • Кессель Ксения Витальевна