Методы информационного анализа текста (syllabus) 2025

Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть)	Цель курса – формирование у студентов магистерской программы "Психолингвистика речевого воздействия" системных знаний и практических навыков в области современных методов информационного анализа текстовых данных с использованием открытых программных решений и психолингвистических подходов. Задачи курса Освоение теоретических основ и методологии информационного анализа текста в контексте психолингвистических исследований, включая понимание принципов обработки естественного языка, статистического анализа текстовых корпусов. Развитие практических навыков работы с открытыми программными инструментами, особенно средой R и специализированными пакетами для текстовой аналитики (tidytext, quanteda, tm), а также освоение техник получения текстовых данных через MediaWiki API и другие открытые источники. Формирование компетенций интеграции количественных и качественных методов анализа для решения исследовательских задач в области психолингвистики речевого воздействия, включая анализ тональности, выявление психоэмоциональных характеристик текста и определение личностных особенностей автора. В результате изучения дисциплины студент должен: знать Теоретические основы информационного анализа текста и его место в системе психолингвистических исследований Современные методы обработки естественного языка и компьютерной лингвистики Принципы работы с MediaWiki API и другими источниками текстовых данных Основы статистической обработки текстовых корпусов в среде R Психолингвистические подходы к анализу речи и текста. уметь Проводить предобработку и нормализацию текстовых данных (токенизация, стемминг, лемматизация) Использовать пакеты R для текстовой аналитики (tidytext, quanteda, tm, stringr) Получать и обрабатывать текстовые данные через MediaWiki API Применять методы анализа тональности и настроений в текстах Проводить психолингвистический анализ текстовых данных Визуализировать результаты анализа текста (облака слов, графики частотности, сети). владеть Навыками программирования в среде R для решения задач текстовой аналитики Методиками интегрированного анализа больших текстовых корпусов Техниками извлечения психологической информации из текстовых данных Инструментами веб-аналитики текста и онлайн-сервисами Навыками интерпретации результатов количественного анализа в контексте психолингвистических теорий
Содержание разделов курса	- Теоретические основы информационного анализа текста Введение в психолингвистические основы анализа текста. Современные подходы к компьютерной обработке естественного языка. Связь между психолингвистикой и информационным анализом текста. Основные направления текстовой аналитики: анализ тональности, тематическое моделирование, анализ стиля. : :Этические аспекты анализа текстовых данных. Сравнительный анализ различных подходов к обработке текста Работа с примерами психолингвистического анализа Обзор современных исследований в области текстовой аналитики Основы работы в среде R для анализа текста Установка и настройка среды R и RStudio. Основы синтаксиса R и принципы tidy data. Введение в экосистему tidyverse для анализа данных. Специализированные пакеты для работы с текстом: установка и первое знакомство с tidytext, quanteda, tm. Основные структуры данных для хранения текста в R. Импорт и экспорт текстовых данных различных форматов. Предобработка и подготовка текстовых данных Этапы предобработки текстовых данных. Токенизация: разбиение текста на слова, предложения, n-граммы. : Нормализация текста: приведение к нижнему регистру, удаление пунктуации и специальных символов. Работа со стоп-словами для русского и английского языков. Стемминг и лемматизация: принципы и инструменты. Создание корпусов и документно-терминных матриц. Обработка больших текстовых массивов. Получение текстовых данных через MediaWiki API Введение в MediaWiki API: структура, возможности, ограничения. Основные методы получения содержимого страниц. Работа с различными форматами данных: wikitext, HTML, plain text. Использование пакетов httr и jsonlite для HTTP-запросов в R. Создание функций для автоматического извлечения текстов из Wikipedia. Обработка метаданных и структурированной информации. Статистический анализ и визуализация текстовых данных Частотный анализ слов и n-грамм. Статистические метрики в анализе текста: TF-IDF, взаимная информация, коэффициенты ассоциации. Анализ коллокаций и совместной встречаемости слов. Методы визуализации текстовых данных: облака слов, графики частотности, тепловые карты. Сетевой анализ текстов и построение графов слов. Сравнительный анализ текстовых корпусов. Статистические тесты для текстовых данных Психолингвистические методы анализа и анализ тональности Психолингвистические подходы к анализу текста: выявление личностных характеристик, эмоциональных состояний, психического напряжения. Анализ тональности и настроений: теоретические основы и практические методы. Словарные методы и машинное обучение в анализе тональности. Выявление неискренности и психоэмоционального напряжения в тексте. Анализ стилистических и грамматических особенностей как индикаторов психологических характеристик. Интеграция количественных и качественных методов анализа.
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс	R, VUE, VOYANT Tools, RAWGraphs, Formulabot Sentiment Analysis Tool
Книги, на которых основывается учебный курс	Text Mining with R

Теоретические основы информационного анализа текста

Введение в психолингвистические основы анализа текста.

Современные подходы к компьютерной обработке естественного языка.

Связь между психолингвистикой и информационным анализом текста.

Основные направления текстовой аналитики: анализ тональности, тематическое моделирование, анализ стиля. Этические аспекты анализа текстовых данных.

Сравнительный анализ различных подходов к обработке текста

Работа с примерами психолингвистического анализа

Обзор современных исследований в области текстовой аналитики

{{#ask: Diligence, Patience, and Humility OR On memory OR Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки OR Тишина как общинное достояние OR Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции OR Экологический подход к зрительному восприятию| ?Description }

Основы работы в среде R для анализа текста

1. Установка и настройка среды R и RStudio.
2. Основы синтаксиса R и принципы tidy data.
3. Введение в экосистему tidyverse для анализа данных.
4. Специализированные пакеты для работы с текстом: установка и первое знакомство с tidytext, quanteda, tm.
5. Основные структуры данных для хранения текста в R.
6. Импорт и экспорт текстовых данных различных форматов.

Предобработка и подготовка текстовых данных

1. Этапы предобработки текстовых данных.
2. Токенизация: разбиение текста на слова, предложения, n-граммы.
3. Нормализация текста: приведение к нижнему регистру, удаление пунктуации и специальных символов.
4. Работа со стоп-словами для русского и английского языков.
5. Стемминг и лемматизация: принципы и инструменты.
6. Создание корпусов и терм-документые матрицы.
7. Обработка больших текстовых массивов.

Получение текстовых данных через MediaWiki API

1. Введение в MediaWiki API: структура, возможности, ограничения.
2. Основные методы получения содержимого страниц.
3. Работа с различными форматами данных: wikitext, HTML, plain text.
4. Использование пакетов httr и jsonlite для HTTP-запросов в R.
5. Создание функций для автоматического извлечения текстов из Wikipedia.
6. Обработка метаданных и структурированной информации.

Статистический анализ и визуализация текстовых данных

1. Частотный анализ слов и n-грамм.
2. Статистические метрики в анализе текста: TF-IDF, взаимная информация, коэффициенты ассоциации.
3. Анализ коллокаций и совместной встречаемости слов.
4. Методы визуализации текстовых данных: облака слов, графики частотности, тепловые карты.
5. Сетевой анализ текстов и построение графов слов.
6. Сравнительный анализ текстовых корпусов.
7. Статистические тесты для текстовых данных

Психолингвистические методы анализа и анализ тональности

1. Психолингвистические подходы к анализу текста: выявление личностных характеристик, эмоциональных состояний, психического напряжения.
2. Анализ тональности текста и настроений: теоретические основы и практические методы.
3. Словарные методы и машинное обучение в анализе тональности.
4. Выявление неискренности и психоэмоционального напряжения в тексте.
5. Анализ стилистических и грамматических особенностей как индикаторов психологических характеристик.
6. Интеграция количественных и качественных методов анализа.