Дорогие все, вышел мой онлайн курс "Введение в анализ данных на R для гуманитарных и социальных наук" (https://openedu.ru/course/hse/IDAR/). Основная его концепция: только tidyverse и ноль программирования: я ставил себе цель, чтобы слушатели после окончания курса, получив данные, могли их обозреть и получить какие-то первые инсайты. Статистики в курсе всего одна неделя из девяти. К сожалению, я узнал, что Вышка дает посмотреть только две недели бесплатно, а потом просит денег (я даже увижу какую-то долю этих денег, если продолжу работать в Вышке). Но я не унываю, потому что в целом смотреть на видео как я блею на самом деле не очень интересно. Ведь я почти доделал онлайн ноутбук (https://agricolamz.github.io/daR4hs/) с комментариями и всем кодом, и он полностью открыт. Cейчас не хватает только последнего раздела про quarto. Для онлайн курса я подготовил достаточно большой пул заданий. Большинство заданий предполагает анализ какого-то датасета (и я потратил много времени, чтобы их собрать и сделать удобными ля заданий), поэтому я предлагаю оценить разброс:

- возможные продолжения дразнилки "Жадина-говядина" из исследования N+1
- роман Ф. М. Достоевского “Бесы”
- эпистолярные романы
- данные кладов Римских монет (https://chre.ashmus.ox.ac.uk/)
- время работы библиотек России
- высота и ширина утерянных или похищенных картин из музеев России
- многоязычие в Дагестане
- количество человек с злокачественными новообразованиями
- описания и рецепты из онлайн-магазина китайского чая
- и другие

Все формулировки заданий и код с решениями у меня в quarto занимают 20 тысяч строк.

Из смешного: одна из идей про датасет библиотек России так и не вылилась в задание на курсе, но вылилась в мою первую data-driven задачку.

Структуру курса я уже поменять не смогу, но если вы найдете опечатки или стилистические огрехи на сайте курса — пишите, я буду очень рад.

Часто спрашивают, где же “всему этому” научиться. Вот. Георгий Мороз записал новый онлайн-курс по R, и это должно быть очень хорошо. Записываемся, ставим лайки.

История с распределением слов в гекзаметре получила продолжение: https://t.me/antibarbari/2509

Будет развитие, ждем #гомер

Даждь ми Колачика.

Feels like

1. Модель LatinPipe у меня дообучилась. В итоге пришлось заплатить Яндексу за GPU, примерно два дня я разбиралась в DataShere и осваивала Jupyter Lab, а потом за 8 часов все посчиталось. В целом оно того стоит (стоит недешево, кстати, но спасает родное железо).

2. На входе модель, как выяснилось, хочет готовый conllu, поэтому о воркфлоу я еще подумаю. Но по моим ощущениям результат намного лучше, чем дают и предобученные, и самостоятельно обученные модели udpipe.

…Что неудивительно: чехи построили очень сложную архитектуру из нескольких нейросетей, которые обучаются сразу на десятке латинских трибанков. То есть за 8 часов эта крошка выучила всю латынь, включая Данте и Фому.

Это какая-то, знаете, фантастика. Подробный отчет будет, но позже, мне надо прийти в себя от этих чудес техники и наконец выспаться.

Feels like 2.0

Я пока мечтательно придумываю вопросы, которые ей можно задать (и, конечно, не задам, потому что самой лень этим заниматься):

1) Как часто антецендент относительного местоимения повторяется в придаточном (и зачем)? (ок, ну это я уже посчитала из любопытства)
2) А есть ли связь между доминирующим топиком фрагмента и, например, асиндетонами (у Цезаря, например, часто в описании военных действий для выражения стремительности)?
3) Сложность синтаксиса (число зависимых клауз) как стилистическая характеристика чего- или кого-нибудь.
4) Ну и классика, конечно: герундий с дополнением или герундивная конструкция (в диахронном, само собой, аспекте)?
5) Винительный падеж при отглагольных существительных в классической прозе (domum reditio и т.п.)
6) Инверсия в употреблении местоимений (и вообще любая инверсия)…

В общем, мне кажется, это хороший инструмент и для лингвистических, и для филологических исследований. Главное знать немножко латыни и немножно программировать — а научное воображение нам никакие LLM не заменят.

Когда за кодингом задумался об ужине… и получился график в цветовой гамме “оливки и томаты”. А фон — не белый, как вы могли подумать. Это страчателла 😋

Когда решил погуглить Craig Zeta (мера контрастивного анализа текстов) и попал в параллельный мир

И о серьезном. Milan Straka сообщает per litteras:

the LatinPipe model for EvaLatin24 has been released; apart from the web
service http://lindat.mff.cuni.cz/services/udpipe/ it is also available
at https://github.com/ufal/evalatin2024-latinpipe/tree/main/latinpipe-evalatin24-240520
(there is a description in the Github repo, and a download link for the
model itelf).

Как я уже сказала, по-моему это очень умненькая модель, которая может быть незаменимым подспорьем для латиниста. Поделитесь опытом, если получится ее применить! Я тоже кое-что задумала, но жду гранта просвета в расписании, чтобы реализовать