Гуманитарии в цифре

🙂Новый выпуск «Цифровой среды» с Борисом Ковалевым — уже в сети Делимся записью 38 выпуска семинара Института цифровых гуманитарных исследований СФУ «Цифровая среда» с докладом ассистента кафедры романской филологии СПбГУ Бориса Ковалева «Тысячеликий автор: что частотно-распределительный подход может рассказать о динамике стиля». Борис Вадимович поделился опытом, связанным с разработками в области стилеметрии — «прикладной филологической дисциплины, которая мыслит стиль как набор принципиально исчислимых параметров», осветил методологические вопросы и рассказал о нюансах частотно-распределительного подхода. СтилОметрия vs. стилЕметрия, квантитативная лингвистика vs. квантитативная филология, стилеметрия атрибутивная vs. стилеметрия описательная, Москва vs. Санкт-Петербург? Смотрим: 🔜YouTube 🔜Rutube 🔜VK Видео #цифроваясреда#филология#лингвистика#чтопосмотреть#чтопослушать#стилеметрия#ML

🙂 RAG — важная аббревиатура современного машинного обучения 🎁 RAG — retrieval-augmented generation или генерация, дополненная поиском, — подход, при котором генерация ответа большой языковой модели (LLM) осуществляется на основе данных, полученных в результате поиска по внешним ресурсам (это могут быть файлы, базы данных, веб-архивы и другие источники). 🧑‍💻 14 августа в 12:00 (Мск) Яндекс.Cloud приглашает на вебинар, посвящённый сценарию RAG на YDB (СУБД Яндекса) и тому, как реализовать семантический поиск, обогащая ответы LLM-моделей в ИИ-решениях, которые работают с текстовыми массивами знаний. 🔜Регистрация 👩‍💻 28 августа в 11:00 (Мск) провайдет Cloud.ru (в прошлом SberCloud) приглашает на вебинар о том, как с помощью Evolution Managed RAG избавить AI-агента от галлюцинаций, предоставляя релевантную информацию из ваших документов, как подготовить документы, где их хранить и как правильно настроить обработку данных для улучшения качества ответа LLM без дообучения. 🔜Регистрация Ещё по теме RAG: 🙂Размышление о пользе RAG для цифровой истории 😉Что такое RAG? — простыми словами рассказывает СБъ Иллюстрация от fusionbrain.ai по промту «retrieval-augmented generation или генерация, дополненная поиском» #ии#ai#ml#rag#термины

5 книг, которые помогут разобраться в вопросах атрибуции авторства (в том числе при помощи стилометрии) 🙂 Встречаем пятницу, и вместе с ней – #пятикнижие от доцента Школы философии и культурологии факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ, руководителя проектной группы «Цифровая античность» Ольги Алиевой. 1️⃣Anthony Kenny. The Computation of Style: An Introduction to Statistics for Students of Literature and Humanities (1982). Британский философ, воспитанный на Аристотеле, Фоме и Витгенштейне, написал небольшое и внятное (возможно, самое внятное) введение в статистику для гуманитариев. Неустаревающая классика. 2️⃣Jacques Savoy. Machine Learning Methods for Stylometry (2020). Специалист по автоматической категоризации текстов Жак Савой найдет, что сказать и про апостола Павла, и про Элену Ферранте, и даже про Дональда Трампа. Доходчивое объяснение методов современной компьютерной стилометрии – от базовых алгоритмов МО до нейросетевого анализа. Все примеры – с кодом на языке R. 3️⃣Harold Love. Attributing Authorship (2002). Рафинированный литературовед рассказывает об атрибуции авторства с примерами из Иеронима и Эразма. Риторический лоск, концептуальные обобщения, цитаты из Йейтса и Фуко, никаких таблиц. Непростое, но вознаграждающее чтение. 4️⃣Hugh Craig, Arthur F. Kinney, eds. Shakespeare, Computers, and the Mystery of Authorship (2009). Хороший пример количественного исследования, которое обходится без «черных ящиков» и не подменяет разговор о стиле разговором о статистике. Книга поможет сориентироваться в шекспировском вопросе, а заодно понять, что такое Zeta. 5️⃣Massimo Salgano. Stylistics, Stylometry and Sentiment Analysis in German Studies: Operationalization of Literary Values (2023). Несмотря на неряшливое изложение и рыхлую композицию, работа не лишена теоретических прозрений, из которых важнейшее — указание на связь стилометрии с «уликовой парадигмой» Карло Гинзбурга. #чтопочитать#стилометрия#статистика#языкR#ML#исследования