Питон по Пассову: как NLP помог сделать Python понятным гуманитариям

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: kruglikle 10 минут назад Питон по Пассову: как NLP помог сделать Python понятным гуманитариям Простой 6 мин 318 Python * Natural Language Processing * Кейс Когда говорят про вводный курс Python, обычно представляют классический набор: print("Hello, world! калькуляторы, задачи на циклы, списки чисел, сортировки и “угадай число”. Формально всё это работает.

Но когда ты приходишь с таким набором к лингвистам, филологам или преподавателям гуманитарных направлений, очень быстро становится понятно, что одной технической корректности кода недостаточно. Людям важно не просто написать цикл. Им важно понять, зачем этот цикл нужен в их профессиональной деятельности.

Технические детали

Нужен был другой вход в программирование — через текст, язык, учебные материалы и задачи с практической целью. Ленгвист))Python для гуманитариев: почему синтаксиса недостаточно Во многих вводных курсах Python первые примеры выглядят так:numbers = или так:for i in range(10): print(i)С точки зрения программирования всё правильно. Но для человека, который работает с текстами, учебниками, переводами, анкетами, студенческими работами и исследовательскими материалами, такие примеры часто выглядят оторванными от реальности.

Возникает ощущение: “Хорошо, я поняла, что Python может вывести числа от 0 до 9. ”Проблема не в гуманитариях и не в Python. Проблема в контексте входа: с чего начинается обучение.

Если человек ежедневно работает с языком, ему проще понять программирование через операции над текстом: посчитать количество символов; найти необходимое слово в массиве текста; удалить стоп-слова и настроить свой список стоп-слов; посмотреть, какие части речи, именованные сущности встречаются чаще. Это всё ещё базовый (хоть и с NLP-элементами) Python, но теперь он встроен в понятную задачу. Первая лабораторная: начать не с чисел, а с текстаВ первой лабораторной мы не стали начинать с абстрактного калькулятора.

Отраслевые последствия

Скрин из лабораторной 1Обучающиеся видели не просто переменную x, а переменную text (работали, кстати, с текстами разными - художественными и научными):text = """This is the story of Little Red Riding Hood. She’s got a red coat with a hood. """И дальше узнавали про текст базовые вещи, но делали это с помощью команд на Python:print(type(text)) print(len(text))В первой лабораторной мы разбирали: как сохранить текст в переменную; что такое строка; как посчитать количество символов; как привести текст к нижнему регистру; как найти слово в тексте; как разбить текст на список слов; почему компьютер различает Text, text и TEXT.

Именно на примере регистра очень легко объяснить, зачем вообще нужна предобработка. Если одно и то же слово написано с заглавной буквы, строчными буквами и капсом, Python будет воспринимать это как разные элементы. А значит, статистика будет искажаться.

Например:text = text. lower()Вторая лабораторная: первая исследовательская задача Во второй лабораторной мы перешли к более прикладному анализу текста.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.