Цифровые инструменты в филологии

2026/2027

Статус: Майнор

Кто читает: Школа филологических наук

Где читается: Факультет гуманитарных наук

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Сенина Анна Васильевна

Язык: русский

Кредиты: 5

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс призван сообщить практические компетенции в работе с существующим программным обеспечением, используемом в квантитативной филологии, а также в использовании языка программирования Python для решения специфических задач по автоматическому анализу текста.

Цель освоения дисциплины

Применять методы автоматической обработки текста (токенизация, лемматизация, TF‑IDF, коллокационные метрики) для выявления скрытых структурных и содержательных закономерностей в художественных и нехудожественных корпусах.
Критически оценивать результаты анализа с учётом специфики текста, документировать код и выводы в формате воспроизводимого исследования (GitHub, Jupyter Notebook)

Планируемые результаты обучения

Умеет применять регулярные выражения в задачах обработки текста.
Осуществлять препроцессинг текста с учетом специфики корпуса.
Выполнять токенизацию и лемматизацию текстов
Рассчитывать TF-IDF для выделения ключевых слов в тексте и интерпретировать результаты.
Оценивать коллокации с помощью статистических метрик и отбирать устойчивые словосочетания.
Сравнивать два или более текстов методами косинусного сходства и дельты P.
Интерпретировать числовые меры сходства в терминах авторства, жанра или исторического периода.
Визуализировать результаты сравнения текстов.
Собирать текстовые данные через парсинг и API, соблюдая этические и правовые нормы.
Выбирать и применять готовые модели BERT (Hugging Face) без глубокого машинного обучения.
Владеть основами работы с GitHub