Обработка естественного языка для цифровых гуманитарных наук

Исследования в области гуманитарных наук часто включают анализ огромного количества текстовых данных, задача, которая все больше улучшается современными вычислительными методами. Этот курс посвящен фундаментальным принципам обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (AI), специально разработанным для задач филологических и цифровых гуманитарных наук. Вы приобретете навыки, чтобы выйти за рамки ручного анализа и использовать автоматизированные методы для извлечения смысла, выявления тенденций и работы с массивными лингвистическими корпусами. Что вы узнаете: * Понять основные концепции машинного обучения и НЛП, относящиеся к анализу текста и лингвистическому исследованию. * Применение стандартных методов НЛП, таких как токенизация, stemming и маркировка части речи к необработанным текстовым данным. * Практика работы с большими лингвистическими корпусами и подготовка неструктурированных текстовых данных для автоматизированной обработки. * Разрабатывать и внедрять простые автоматизированные рабочие процессы анализа текста с использованием современных вычислительных библиотек. * Изучить основные методы быстрого проектирования для использования больших языковых моделей в исследовательских задачах. * Анализировать лингвистические модели, стилистические особенности и тематические тенденции в различных текстовых наборах данных. Курс начинается с основных определений ИИ и НЛП, затем проходят основные этапы подготовки данных и классические методы анализа текста. Наконец, вы будете применять эти методы к общим задачам в цифровых гуманитарных исследованиях. Этот курс предназначен для начинающих в науке данных, особенно студентов, исследователей и специалистов в области филологии, литературы, истории и более широких гуманитарных наук, которые хотят включить вычислительные методы в свою работу. Не требуется предварительного опыта программирования или обработки данных. Начните создавать свой набор вычислительных инструментов для продвинутого анализа текста сегодня.