Наука о данных и филология — две дисциплины, которые кажутся очень далекими друг от друга, но на самом деле могут получить большую пользу от междисциплинарного сотрудничества. В этой статье мы увидим, что такое филология и почему ее можно интегрировать с наукой о данных, как наука о данных может улучшить изучение филологических текстов и как интегрировать конвейер, применяемый в филологии, в конкретный проект.

Что такое филология и почему ее можно интегрировать с наукой о данных

Что такое филология и каковы ее особенности?

Филология — наука, занимающаяся изучением древних или современных текстов, как письменных, так и устных, с целью реконструкции их происхождения, истории, формы, значения и значения. Филология основана на строгих методах анализа, сравнения и критики текстов с использованием первоисточников (сами тексты) и вторичных источников (предыдущие исследования). Филология также использует другие вспомогательные дисциплины, такие как лингвистика, история, литература, искусство и культура.

Каковы основные области изучения филологии?

Филология делится на разные отрасли в зависимости от типа изучаемого текста, языка, эпохи или географического региона. Некоторые из основных ветвей:

  • Классическая филология, изучающая древние тексты на греческом или латыни, например, Гомера, Вергилия, Платона или Цицерона.
  • Романская филология, изучающая средневековые или современные тексты на романском языке, например, Данте, Петрарки, Боккаччо или Сервантеса.
  • Германская филология, изучающая средневековые и современные тексты на германском языке, например, тексты Беовульфа, Нибелунгов, Шекспира или Гете.
  • Восточная филология, изучающая древние или современные тексты на восточном языке, например, Гильгамеша, Махабхараты, Корана или Конфуция.

Помимо этих основных отраслей, существуют и другие второстепенные или специализированные отрасли, такие как библейская филология, славянская филология, кельтская филология или скандинавская филология.

Наступление цифровой эпохи принесло новые вызовы и возможности для филологии. С одной стороны, это облегчило доступ, распространение и сохранение филологических текстов благодаря оцифровке рукописей, созданию цифровых библиотек и возможности обмена знаниями в Интернете. С другой стороны, потребовались новые навыки и инструменты для эффективного и действенного управления и анализа текстовых данных. Фактически

  • Текстовые данные становятся все более многочисленными, сложными и разнородными.
  • Текстовые данные требуют очистки, преобразования и обогащения, прежде чем их можно будет проанализировать.
  • Текстовые данные требуют автоматических или полуавтоматических методов для классификации, кластеризации или аннотирования.
  • Текстовые данные открывают новые возможности для генерации гипотез, вопросов и ответов о текстах.

В этом случае наука о данных может оказать большую помощь филологии.

Наука о данных — это дисциплина, которая занимается извлечением знаний из данных с использованием математических, статистических, компьютерных методов и методов искусственного интеллекта. Наука о данных может по-разному интегрироваться с филологией, принося пользу обеим дисциплинам. Некоторые из преимуществ:

  • Наука о данных может облегчить доступ, управление и сохранение филологических текстов, создавая цифровые платформы, которые делают их легко доступными, организованными и защищенными.
  • Наука о данных может автоматизировать и оптимизировать анализ, классификацию и проверку филологических текстов, применяя модели машинного обучения или обработки естественного языка, которые делают их быстрее, точнее и масштабируемее.
  • Наука о данных может помочь генерировать новые гипотезы, вопросы и ответы о филологических текстах, используя методы исследовательского анализа, визуализации или генерации текстов, которые делают их более творческими, интересными и глубокими.

Однако для интеграции науки о данных и филологии необходимо иметь междисциплинарное видение, учитывающее специфику, ограничения и потенциал обеих дисциплин. Теперь посмотрим, как это сделать на практике.

Как наука о данных может улучшить изучение филологических текстов

В этом разделе мы увидим, как наука о данных может улучшить изучение филологических текстов в трех основных аспектах: облегчение доступа, управление и сохранение филологических текстов, автоматизация и оптимизация анализа, классификации и проверки филологических текстов, а также помощь в создании новых гипотез. , вопросы и ответы по филологическим текстам.

Одной из проблем, с которой должна столкнуться филология, является сложность доступа, управления и сохранения филологических текстов, особенно древних или редких. Фактически, многие тексты хранятся в библиотеках, архивах или музеях по всему миру и не всегда легко доступны или воспроизводимы. Кроме того, многие тексты могут быть повреждены, утеряны или уничтожены под воздействием экологических, человеческих или природных факторов.

Наука о данных может помочь решить эту проблему благодаря оцифровке филологических текстов. Оцифровка заключается в преобразовании физических текстов в цифровые форматы, которые можно хранить, передавать и отображать на электронных устройствах. Цифровизация имеет ряд преимуществ:

  • Это делает филологические тексты более доступными, поскольку с ними может ознакомиться кто угодно и где угодно через Интернет.
  • Это делает филологические тексты более управляемыми, поскольку их можно организовывать, искать и фильтровать по различным критериям (автор, название, дата, язык, жанр и т. д.).
  • Это делает филологические тексты более сохранными, поскольку их можно защитить от повреждения или потери благодаря системам резервного копирования и безопасности.

Однако оцифровка — это не простой и автоматический процесс. Фактически, для обеспечения качества и надежности цифровых данных требуются технические и методологические навыки. Некоторые из проблем, с которыми вы сталкиваетесь:

  • Выбор наиболее подходящего цифрового формата по типу текста (изображение, текст, аудио, видео и т. д.).
  • Выбор наиболее эффективного средства оцифровки по типу носителя (бумага, папирус, пергамент, камень и т.п.).
  • Проверка точности и полноты оцифрованных данных по сравнению с исходными данными.
  • Создание описательных метаданных, которые облегчают поиск и использование оцифрованных данных.

Чтобы решить эти проблемы, необходимо сотрудничество между экспертами в области науки о данных и филологии, которые смогут интегрировать свои навыки и методы.

Как наука о данных может улучшить изучение филологических текстов

Другая проблема, с которой должна столкнуться филология, — это сложность анализа, классификации и проверки филологических текстов, особенно древних или сложных. Фактически, во многих текстах есть вариации, пробелы, интерполяции или искажения, которые затрудняют интерпретацию и реконструкцию. Кроме того, многие тексты требуют лингвистических, исторических, литературных или культурных навыков, которые не всегда доступны или актуальны.

Наука о данных может помочь решить эту проблему благодаря применению методов машинного обучения или обработки естественного языка к филологическим текстам. Эти методы состоят в использовании алгоритмов, которые обучаются на данных и преобразуют их в полезную информацию. Эти методы имеют ряд преимуществ:

  • Они ускоряют анализ, классификацию и валидацию филологических текстов, поскольку могут обрабатывать большие объемы данных за короткое время.
  • Они делают анализ, классификацию и проверку филологических текстов более точными, поскольку могут распознавать закономерности, правила или аномалии в данных.
  • Они делают анализ, классификацию и проверку филологических текстов более масштабируемыми, поскольку могут адаптироваться к различным типам данных, языкам или областям.

Однако применение методов машинного обучения или обработки естественного языка не является простым или автоматизированным процессом. Фактически, требуются технические и методологические навыки, чтобы гарантировать качество и надежность извлеченной информации. Некоторые из проблем, с которыми вы сталкиваетесь:

  • Выбор наиболее подходящего метода для типа задачи (классификация, кластеризация, аннотация, генерация и т.п.).
  • Выбор наиболее подходящих данных для типа метода (контролируемый, неконтролируемый, полуконтролируемый и т.д.).
  • Проверка работоспособности и надежности метода по отношению к данным (точность, прецизионность, полнота, f1-оценка и т. д.).
  • Создание цикла обратной связи между методом и областью применения, обеспечивающего постоянное совершенствование.

Чтобы решить эти проблемы, необходимо сотрудничество между экспертами в области науки о данных и филологии, которые смогут интегрировать свои навыки и методы.

Как наука о данных может улучшить изучение филологических текстов

Другая проблема, с которой приходится сталкиваться филологии, — это сложность генерации новых гипотез, вопросов и ответов по филологическим текстам, особенно древним или малоизученным. Фактически, многие тексты содержат проблемы, двусмысленности, новизны или сюрпризы, которые делают расследование стимулирующим и интригующим. Кроме того, многие тексты требуют творческих, критических, сравнительных или междисциплинарных навыков, которые не всегда легко развить или применить.

Наука о данных может помочь решить эту проблему благодаря применению методов исследовательского анализа, визуализации или генерации текста к филологическим текстам. Эти методы состоят в использовании алгоритмов, которые создают новые знания из данных и преобразуют их в интересную информацию. Эти методы имеют ряд преимуществ:

  • Они делают генерацию гипотез, вопросов и ответов по филологическим текстам более творческой, поскольку могут обнаруживать закономерности, связи или тенденции, скрытые в данных.
  • Они делают генерацию гипотез, вопросов и ответов по филологическим текстам более интересной, поскольку могут показывать данные в визуальной, интерактивной или повествовательной форме.
  • Они делают формирование гипотез, вопросов и ответов по филологическим текстам более глубоким, поскольку могут интегрировать данные из разных источников, языков или областей.

Однако применение методов исследовательского анализа, визуализации или генерации текста не является простым или автоматизированным процессом. Фактически, требуются технические и методологические навыки, чтобы гарантировать качество и достоверность создаваемой информации. Некоторые из проблем, с которыми вы сталкиваетесь:

  • Выбор наиболее подходящего метода по типу цели (разведка, визуализация, генерация и т.п.).
  • Выбор наиболее подходящих данных для типа метода (количественный, качественный, смешанный и т.д.).
  • Проверка непротиворечивости и актуальности метода по отношению к данным (корреляция, причинно-следственная связь, значимость и т. д.).
  • Создание цикла обратной связи между методом и областью приложения, позволяющего осуществлять проверку и доработку.

Чтобы решить эти проблемы, необходимо сотрудничество между экспертами в области науки о данных и филологии, которые смогут интегрировать свои навыки и методы.

Интеграция трубопровода применительно к филологии в конкретный проект

В этом разделе мы увидим, как интегрировать конвейер, применяемый в филологии, в конкретный проект, следуя этапам определения проблемы и целей, сбора и подготовки данных, анализа и интерпретации данных. Чтобы проиллюстрировать этот процесс, мы будем использовать реальный пример проекта, который применял науку о данных к филологии: проект «Стилометрия», в котором использовались методы стилистического анализа для изучения произведений Шекспира и его современников.

  • Этап 1. Определение проблемы и целей

Первый этап заключается в выявлении проблемы или возможности, представляющей общий интерес для науки о данных и филологии, формулировании исследовательского вопроса или рабочей гипотезы, охватывающей обе дисциплины, а также определении целей, ожидаемых результатов и критериев оценки проекта. На этом этапе важно иметь четкое и общее видение проблемы и целей, а также хорошее общение между членами междисциплинарной команды.

В нашем примере проблемой общего интереса было изучение стилистических особенностей пьес английского Возрождения, особенно Шекспира и его современников. Вопрос исследования заключался в следующем: как отличить произведения Шекспира от произведений других авторов по количественным стилистическим показателям? Целью было создать классификационную модель, которая могла бы с высокой точностью относить произведения к Шекспиру или другим авторам. Ожидаемыми результатами были матрица путаницы, показывающая количество произведений, классифицированных правильно или неправильно, и серия графиков, показывающих стилистические различия между авторами. Критериями оценки были точность, точность и полнота модели по сравнению с атрибуциями, принятыми филологической критикой.

  • Шаг 2. Сбор и подготовка данных

Второй этап состоит из выбора, поиска и организации данных, необходимых для проекта, очистки, преобразования и обогащения данных, чтобы сделать их пригодными для анализа, а также управления, хранения и документирования данных в соответствии с этическими и правовыми нормами. На этом этапе важно иметь хорошее качество и количество данных, а также хорошее управление данными и документацию.

В нашем примере необходимыми данными были тексты пьес английского Возрождения как Шекспира, так и других авторов. Данные были получены из нескольких онлайн-источников, таких как Project Gutenberg, Folger Digital Texts или Early English Books Online. Данные были организованы в папку, содержащую файлы произведений в формате txt, разделенные на подпапки по авторам. Данные были очищены путем исключения ненужных частей (титульные листы, примечания и т. д.), преобразованы путем нормализации орфографических форм (модернизация древних написаний) и обогащены путем извлечения соответствующих стилистических особенностей (частота слов, длина предложения, использование знаков препинания и т. д.). .

  • Этап 3. Анализ и интерпретация данных

Третий этап состоит в выборе, применении и оптимизации наиболее подходящих методов обработки данных для проекта, интеграции, сравнении и проверке результатов, полученных с помощью филологических методов, а также эффективной и строгой интерпретации, контекстуализации и передачи результатов. На этом этапе важно иметь хорошую производительность и надежность методов, а также хорошую последовательность и актуальность результатов.

В нашем примере для проекта был выбран метод классификации, основанный на алгоритме контролируемого машинного обучения, который называется «Машина опорных векторов» (SVM). Этот алгоритм использует числовые векторы, которые представляют стилистические характеристики текстов, для создания границ, отделяющих произведения Шекспира от произведений других авторов. Метод был оптимизирован с использованием метода перекрестной проверки, который состоит из разделения данных на несколько частей и использования одной части для обучения модели, а другой части для ее тестирования, повторения процесса несколько раз и усреднения производительности. Метод был интегрирован, сравнен и подтвержден с методами филологии, используя атрибуции, принятые критиками в качестве эталона, и сравнивая полученные классификации с предложенными критиками. Метод интерпретировался, контекстуализировался и распространялся с использованием графиков, показывающих стилистические различия между авторами и текстами, объясняющими последствия и значение результатов.

Проект достиг очень интересных и многообещающих результатов. Модель классификации достигла точности 93%, точности 94% и полноты 92%, что позволило с высокой надежностью отличать произведения Шекспира от произведений других авторов. Модель также показала стилистические различия между авторами на основе количественных показателей, таких как частота наиболее употребительных слов, длина предложений или использование знаков препинания. Модель также породила новые гипотезы, вопросы и ответы о филологических текстах, например, возможность идентификации анонимных или сомнительно приписываемых произведений или возможность распознавания влияний или сотрудничества между авторами.

Этот пример показывает, как наука о данных и филология могут эффективно и инновационно интегрироваться, создавая синергию между навыками и методами обеих дисциплин. Однако это не означает, что наука о данных может заменить или игнорировать филологию, а, скорее, может обогатить и поддержать ее.

Выводы

В этой статье мы увидели, что такое филология и почему ее можно интегрировать с наукой о данных, как наука о данных может улучшить изучение филологических текстов и как интегрировать конвейер, применяемый в филологии, в конкретный проект. Мы увидели, что наука о данных может предложить преимущества филологии с точки зрения доступности, управления и сохранения филологических текстов, автоматизации и оптимизации анализа, классификации и проверки филологических текстов, а также генерации новых гипотез, вопросов и ответов по филологическим текстам. Мы также увидели, что наука о данных требует от филологии технических и методологических навыков для обеспечения качества и надежности цифровых данных, извлеченной информации и созданных знаний. Наконец, мы увидели, что наука о данных не может игнорировать филологию, но должна интегрироваться с ней междисциплинарным образом, учитывая специфику, ограничения и потенциал обеих дисциплин.