| |
20 |
**Корпусная лингвистика**
|
| |
21 |
„Корпус текстов — это собрание текстов в электронной форме с широкими возможностями поиска по разным параметрам.” Это определения корпуса с сайта Национального корпуса русского языка — именно его чаще всего используют лингвисты, исследующие русский язык.
|
| |
22 |
Какие проекты будем делать?
|
| |
23 |
* изучим историю слов: например, узнаем, кто такие обывательские лошади, сколько значений у слова модель и может ли купец быть дворником;
|
| |
24 |
* разберёмся в разнице между синонимами: например, попробуем понять, как работают школьные феминитивы — почему одну учительницу назовут биологичкой, а другую — биологиней;
|
| |
25 |
* исследуем случаи расхождения между нормой и реальным использованием языка: например, как обстоят дела с родом слова “кофе” и что всё-таки теперь значит “крайний”;
|
| |
26 |
* проверим свои гипотезы, сформулированные на материалах корпусов, с помощью лингвистических опросов: поймём, что такое филлеры и зачем скрывать от информантов цель вашего исследования;
|
| |
27 |
* попробуем сделать свои собственные корпуса текстов и проанализировать их с помощью статистики и компьютерных методов: если вы хотите сделать проект по фанфикам по Гарри Поттеру, текстам с портала Стихи.ру, любимому телеграм-каналу или форуму, где общаются математики — приходите!
|
| |
28 |
** Детский фольклор **
|
| |
29 |
„Вышел месяц из тумана,
|
| |
30 |
Вынул ножик из кармана…”
|
| |
31 |
А всегда ли из тумана выходит месяц? Что, кроме ножика, у него бывает в карманах? И, самое главное, какой дальнейший план героя считалки?
|
| |
32 |
У дразнилок и считалок часто бывает далеко не одна версия — мы попробуем найти их разные варианты и разобраться, как они устроены и кем употребляются.
|
| |
33 |
** Свои темы **
|
| |
34 |
К нам можно приходить со своими идеями: если вас интересует тема, связанная с языком, обсудим ее вместе и попробуем превратить в проект!
|
| 21 |
|
====Машинное обучение. Анна Пономарчук ====
|
| |
36 |
====Машинное обучение. Анна Пономарчук (суббота)====
|
| |
37 |
Проект по машинному обучению – это возможность шаг за шагом разобраться, как из набора данных рождаются модели, способные с удивительной точностью предсказывать свойства различных объектов. Вам предстоит пройти непростой путь от сбора и подготовки данных для обучения до создания готовой модели, в процессе которого вы научитесь анализировать информацию, искать закономерности, выдвигать гипотезы и проверять их на практике.
|
| |
38 |
Темы проектов, над которыми вам предстоит работать, зависят только от ваших интересов: вы можете заняться распознаванием изображений, анализом текста или решением прикладных задач вроде прогнозирования цен.
|
| |
39 |
Кстати, при желании проект может объединять разработку и машинное обучение. Так, например, можно обучить модель и интегрировать её в созданное вами приложение или сайт, сделав проект ещё интереснее.
|
| |
40 |
|