Обсуждение участника:GrusheckaiaM
Добро пожаловать в Викиверситет![править]
Здравствуйте, и добро пожаловать в русскоязычную часть Викиверситета! Надеемся, Вы получите большое удовольствие от участия в проекте.
Постарайтесь вначале статьи обозначить цель Вашей работы. Укажите, является ли создаваемая Вами страница учебным курсом или исследовательской работой.
Если Вы хотите написать энциклопедическую статью, то для этого есть Википедия, см. Чем не является Викиверситет.
Ознакомьтесь, пожалуйста, с вики-разметкой и принципами размещения и именования статей.
Чтобы получать актуальную информацию о событиях, происходящих в Викиверситете, Вы можете установить шаблон {{Актуально}}, например, в самое начало своей страницы обсуждения.
Иллюстрации загружайте на Викисклад, предназначенный для хранения медиафайлов вики-проектов. Прочитайте, пожалуйста, брошюру об основах иллюстрирования статей в Википедии и работе на Викискладе. Загруженные файлы на Викисклад можно будет одинаково легко использовать в Википедии и в Викиверситете.
По всем вопросам смело обращайтесь на портал сообщества или к одному из администраторов.
При этом, пожалуйста, подписывайтесь на страницах обсуждения (но не в статьях Викиверситета), используя четыре идущих подряд знака тильды (~~~~). И ещё раз — добро пожаловать! :-) вы можете убрать данный шаблон с вашей страницы обсуждения по собственному желанию
- Изучаемая дисциплина - Информационные технологии в филологии
Занятие 20.09.2010[править]
Текст вводить здесь.
количество сайтов в 2009 году в рунете составило 15 миллионов.
количество сайтов в 2009 году 231, 51 мл. GrusheckaiaM 08:47, 20 сентября 2010 (UTC)
Хорошо. Так все-таки 15 или 231?--NSA52 08:50, 20 сентября 2010 (UTC)
За консультациями обращайтесь ко мне, на мою страницу обсуждения Обсуждение_участника:NSA52
занятие 5[править]
занятие 5 ознакомилась с содержанием занятия. Изучила научный корпус русского языка , машинный фонд русского языка, корпус русских публикацистических текстов второй половины 19 века. по данной теме вопросы отсутствовали.
занятие 5 09.02 .2011[править]
занятие 5 ознакомилась с содержанием занятия. Изучила научный корпус русского языка , машинный фонд русского языка, корпус русских публикацистических текстов второй половины 19 века. по данной теме вопросы отсутствовали.
занятие 6 09.02.2011[править]
основы работы в интернете.Изучили меры безопасности при поиске информации в интернете, ознакомились с понятием " фишинг" (мошенничество с помощью подставных сайтов и электроной почты). по данной теме вопросы отсутствовали
занятие 7 09.02.2011[править]
ознакомились с WEB 2.0 , Просмотрели критику (WEB 2.0 лишь продолжает использовать технологии WEB 1.0 ) и его дизайн ( увеличение шрифта, использование новой графики). ознакомились с понятием "веб службы". по данному занятию вопросы отсутствуют.
занятие 8 09.02.2011[править]
Изучили историю данного вопроса ( использование термина в 1995 году Уордом Каннингемом), свойства и сущность концепции вики, особенности, сайты использующие вики-разметку. по данному занятию вопросы отсутствовали.
занятие 9 09.03.2011 обработка эмпирической информации[править]
эмпирической информацией для филолога является текст ( книги, журнальный текст, электронный текст ) Полученная в ходе предварительного отбора информация называется первичной. Она не позволяет установить те зависимости, которые кладутся в основу филологических выводов.Поэтому эта информация нуждается в трансформировании во вторичную информацию - эта информация может быть представленную в виде каких либо показателей или даже таблиц и графиков.Для использования информационных технологий желательно печатный текст перевести в цифровой формат.
занятие 10 09.03.2011 вторичная обработка первичной эмпирической информации[править]
виды поиска: Google — 86,30 % , Yahoo — 5,30 %, Bing — 3,13 %, Baidu — 3,45 %;
В РФ используются отечественные поисковые системы, такие как, например, Яндекс, Рамблер или Nigma Полученная в ходе предварительного отбора информация называется 'первичной'. Она не позволяет установить те зависимости, которые кладутся в основу филологических выводов. По данным компании Net Applications в апреле 2010 года использовали 3,45%Baidu Автоматизированные системы обработки информации могут использоваться:
для предварительной обработки информации; для статистической обработки информации; для контент анализа текстовой информации программа TextAnalyst используется в качестве инструмента для анализа содержания текстов, смыслового поиска информации, формирования электронных архивов.
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СТРУКТУРА ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ Функциональная структура отражает модель рассуждений и принятия решений, которой пользуется эксперт при решении задачи. Обычно функциональная структура представляется в виде каузальных отношений и может быть позднее формализована в виде коротких правил "если — то" (В виде семантических сетей. Представить функциональную структуру можно в виде таблицы, графа или предложений на естественном языке. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ СТРУКТУРА ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ Одна из наиболее творческих процедур при построении экспертных систем — процедура концептуального анализа полученных знаний или структурирование. Структурирование — это процесс создания полуформализованного описания предметной области. Такое полуформализованное описание называется полем знаний. Обычно оно создается в графической форме. Поле знаний Pz можно описать следующим образом: Pz = <Sk,Sf>, где Sk — концептуальная структура предметной области; Sf — функциональная структура предметной области. Концептуальная структура, или модель предметной области, служит для описания ее объектов и отношений между ними, т.е. можно сказать, что концептуальная модель Sk представляет собой следующее: Sk = <A,R>, где А — множество объектов предметной области; R — множество отношений, связывающих объекты.
занятие 11 09.03.2011. Автоматизированные системы обработки текстовой информации.[править]
Проблема обработки огромного количества информации имеет два аспекта: это автоматический сбор информации, автоматический разбор поступившей информации по данной тематике, проведенный на основе анализа текста документа. Система Ваал Система ВААЛ разрабатывается с 1992 года и позволяет прогнозировать эффект неосознаваемого воздействия текстов на массовую аудиторию, анализировать тексты с точки зрения такого воздействия, составлять тексты с заданным вектором воздействия, выявлять личностно-психологические качества авторов текста, проводить углубленный контент-анализ текстов и делать многое другое
занятие 12 09.03.2011 Компьютерные технологии обработки данных статистической информации[править]
мы узнали , что дляисследования текстов может использоваться компьютерная система ЛинДа, в которой решаются следующие задачи:
а) первичная обработка лингвистических данных (построение рядов распределения, вычисление статистик, статистических оценок, проверка статистических гипотез и др.); б) лексикографическая обработка текстовых данных: создание частотных и алфавитно-частотных словарей, словарей-конкордансов, словоуказателей, обратных словарей, словарей ключевых слов и т.п.; в) информационно-поисковые задачи, включая: поиск текстовых единиц, обладающих определенным набором количественных и качественных характеристик для решения стилистических и грамматических проблем; автоматический поиск текстов (авторский, жанровый, историко-хронологический, библиографический и др.); г) систематико-таксономические задачи: обработка многомерных данных с использованием стандартных алгоритмических процедур (факторного, дискриминантного, кластерного и др. методов многомерного анализа); обработка лингвистических данных с помощью специальных лингвистических методов (дешифровочных алгоритмов, дистрибутивно-статистического метода, методов датировки, атрибуции, диагностики и типологии текстов и др.); д) теоретико-статистические исследования: изучение статистических закономерностей в символьных последовательностях, изучение проблем устойчивости и вариативности лингвостатистических чисел, проблемы однородности текстов, условий действия закона больших чисел, оптимизация выборочных исследований и др.