]> 2026-10-13T21:09:02+03:00 Методы информационного анализа текста (syllabus) 2025 0 ru - ; 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. 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 2025-12-08T16:22:05Z 2461018.1820023 Методы информационного анализа текста (syllabus) 2025 0 0 table 6 <q>[[: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]]</q> Методы информационного анализа текста (syllabus) 2025# QUERYb8d77ffb0e297ee75e44ffc71a6f6594 0 0 table 2 <q>[[:R]] OR [[:RStudio]]</q> Методы информационного анализа текста (syllabus) 2025# QUERYd13420f8791e5fa74c953ee8e19f1348 0 0 table 5 <q>[[:Learning analytics methods and tutorials: A practical guide using R]] OR [[:R for Data Science]] OR [[:Text Mining with R]] OR [[:Big Data with R]] OR [[:APIs for social scientists: A collaborative review]]</q> Методы информационного анализа текста (syllabus) 2025# QUERYe8eedc154b7aa0c09de83677af236d3b