• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 105066, г. Москва,
Старая Басманная ул., д. 21/4

 

🧭 Как до нас добраться

 

Телефон: +7 (495) 772-95-90 доб. 22734

E-mail: ling@hse.ru

Руководство
Заместитель руководителя Ахапкина Яна Эмильевна

Редакторы сайта — Наталья Борисовна Пименова, Татьяна Брисовна Казакова, Максим Олегович Бажуков, Юлия Геннадьевна Бадрызлова

Глава в книге
Тест на распознавание книжных заголовков для младших школьников: пилотное исследование

Урывская Д. А., Староверова В. Н., Лопухина А. А. и др.

В кн.: Наука и образование: проблемы и перспективы [Электронный ресурс]: Материалы XXVI Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, посвящённой 85-летию АГГПУ им. В. М. Шукшина (Бийск, 5 апреля 2024 г.). Бийск: АГГПУ им. В.М. Шукшина, 2024. С. 240-244.

Препринт
Grammar in Language Models: BERT Study

Chistyakova K., Kazakova Tatiana.

Linguistics. WP BRP. НИУ ВШЭ, 2023. No. 115.

6 и 7 октября в Школе лингвистики пршли лекции Юлии Кузнецовой по курсу "Уменьшение размерности данных и визуализация"

Курс посвящен задачам, в которых мы имеем дело с большим количеством переменных.
В первую очередь лекции ориентированы на лингвистов: подобные типы данных часто возникают при анализе лингвистических корпусов. В курсе рассматриваются три метода, которые позволяют уменьшить размерность данных, потеряв при этом минимальное количество информации: 
- метод главных компонент (Principle Component Analysis);
- многомерный анализ соответствий (Multiple Correspondence Analysis);
- многомерное шкалирование (Multidimensional Scaling). 
Также рассматриваются наиболее выгодные способы визуального представления данных с большим количеством переменных. Курс не предполагает статистического бэкграунда –математические понятия, необходимые для понимания этих методов, кратко обсуждаются в рамках курса - но предполагает искренний интерес к квантитативным методам в лингвистике.