|
Vyučující
|
-
Změlík Richard, doc. Mgr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Využití algoritmizace v literární vědu (lingvistice) v minulosti a dnes. Proč vůbec používat počítače k řešení literárněvědných úkolů? Možnosti a limity komputační literární vědy: Úvodní přednáška Zadání úkolu Seznámení s prostředím VS Code, instalace Pythonu: Nastavení pracovního prostředí Jupiter Notebook jako dobrá alternativa Seznámení s proměnnými a základy elementární algoritimizace Datové typy: integer, float (první program pro výpočet elementárních rovnic): Jednoduché algebraické úlohy - vytvoření kalkulačky pro výpočet kvadratického dvojčlenu, nebo kubického dvojčlenu, např. (a+b)2, (a+b)3 Výpočet procent Pythagorova věta (a2+b2=c2), výpočet přepony (c = (a^2+b^2 )) na základě zadání hodnot pro a a b. Input, Output Datové typy: string, list (metody stringu, metody listu): Input z externího zdroje Segmentace textu, délka textu, kolikrát se slovo (token) v textu vyskytuje Frekvence slov a lemmat (MorphoDita, práce se string a list); for cyklus: Lemmatizace v prostředí MorphoDita Uložení dat do TXT Frekvenční graf lemmat Základní statistika textu (TTR, ekvizitnost textu, slovní bohatství, hapax legomena, entropie); podmínky, funkce Výpis jednotlivých hodnot Knihovny Pythonu (Pandas) 1 Vytvoření tabulky na základě hodnot ze vstupu (while cyklus pro opkaované vkládání hodnot): jméno, příjmení, bydliště, adresa, okres, telefonní číslo, mejl, věk, ... Uložení tabulky do CSV Načtení tabulky Vyhledávání v tabulce dle kritérií Datový tip dict (metody slovníku, iterace nad slovníkem) Načtení předchozích dat do dict ze vstupu a upgrade JSON (jméno, ...) Načtení JSON a jeho vytěžování Knihovny Pythonu (Pandas a Matplotlib) 2 Načtení externích TXT souborů lemmatizovaných literáních textů Výpis tokenů na základě zadání lemmatu (práce s Pandas) Grafické zobrazení frekvence lemmat (práce s Matplotlib) Sentiment Analysing 1; kazuistika: Arbes, Neruda, Mácha (binární model, práce s datovým typem dict, JSON, Pandas, Matlplotlib) Grafický model procent pozitivního a negativního sentimentu Budeme pracovat se souborem: sublex_1_0.csv (https://lindat.mff.cuni.cz/repository/items/13991918-3d35-4633-a817-34b383806093) Sentiment Analysing 2 ; kazuistika: Mácha (model zložený na tematickém slovníku) Budeme pracovat s JSON formátem, který obsahuje emocionální klastry extrahované z Tematického tezauru českého jazyka (Klégr a spol.) Vytvoříme grafický výstup frekvenčních zatížení jednotlivých emocionálních klastrů v daném literárním textu, např. láska, nenávist, úzkost apod. Basic Color Terms in Literary Texts 1 (vytvoření JSON ) Vytvoříme vlastní dict pro BCT Iterujeme nad slovníkem Počítání Af a Rf BCT (iterace nad slovníkem) Uložení dat do excelové tabulky a zobrazení sloupcového grafu s přižazením barvy sloupce pojmu pro barvu Basic Color Terms in Literary Texts 2 (vytvoření vlastního JSON a grafů na základě vybraných literárních textů) Do BCT ve slovníku budeme přidávat AF i RF na základě tokenů barev a dalších asocionovaných slov, např. WHITE = bílý, bělost, bělavost, běloskvoucí apod. Vytvoříme JSON, do kterého se budou zapisovat názvy děl a kategorie pro barvy, např. {název díla1: {WHITE: 0, }, název díla1: {WHITE: 0, }} Vytvoříme graf průběhů kategorií barev napříč celým dílem autora. Word Clouds (pracujeme se stop words seznamem) Pro jakýkoli literární text vytvoříme word clouds (kvantitativní zobrazení hlavních motivů) Ukládáme grafy do složky Automatizujeme načítání TXT konkrétních textů a ukládání do složky
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Přednášení, Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
|
|
Výstupy z učení
|
Se stále rostoucím vlivem digitalizace a AI ve společnosti celkově vyvolává přirozenou potřebu zvyšovat digitální gramotnost a kompetence. Současně s neutuchajícím rozvojem Digital Humanities, které se dotýkají také literární vědy a lingvistiky (na řadě evropských univerzit již delší dobu existují programy zaměřené na DH v kontextu literární vědy a lingvistiky ), vyvstává otázka po specializovaném kurzu, který by studenty seznámil se základními možnostmi programování. Tomu je určen i tento volitelný seminář, který je zacílen na ty studenty literárněvědných oborů, kteří nemají žádné zkušenosti s programováním. Cílem kurzu je seznámit studenty se základy programováním v jazyce Python, které bude zaměřeno na elementární základy zpracování přirozeného jazyka (NLP), datové analýzy (CSV a JSON) literárních textů pro potřeby následné literárněvědné analýzy a interpretace. Smyslem kurzu není suplovat profesionální programování, ani vychovávat ze studentů bohemsitiky programátory, ale seznámit je s možnostmi, které programování nabízí literárněvědné práci či lingvistice a motivovat je případně k samostatné práci na tomto poli i k dalšímu samostudiu. Výstupem kurzu bude vypracování vlastního velice jednoduchého scriptu, který každý absolvent kuruz bude schopen sám napsat. Kurz není porvním svého druhu; navazuje na v minulosti již realizované kurzy programování na katedře bohemistiky, které se setkaly s pozitivní odezvou.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
nespecifikováno
- pravidelná účast - aktivita na semináři
|
|
Doporučená literatura
|
-
BURROWS, F. John. 1992. Computers and the Study of Literature. In: Butler, Christopher S. (ed.): Computers and Written Texts. Oxford, UK - Cambridge, USA: Blackwell, s. 167-204.
-
CIULA, Arianna - EIDE, ?yvind. Modelling in Digital Humanities: Signs in Context. Digital Scholarship in the Humanities, roč. 32, č. 1, 2017, s. i33-i46..
-
CRAMER, Florian. Post-Digital Literary Studies. MATLIT 4.1, 2016, s. 11-27. (Dostupné z WWW: <http://impactum-journals.uc.pt/matlit/article/view/ 2384/1993).
-
CzADH - Ceská asociace pro digitální humanitní vˇedy.
-
Český národní korpus.
-
EADH - European Association for Digital Humanities.
-
freeCodeCamp.org.
-
GOODMAN, Nelson. Slova, díla, světy. In: Peregrin, J. (ed. a přel.). Obrat k jazyku: druhé kolo (Jazyk, myšlení a svět v názorech postanalytických filozofů). Praha: Nakladatelství Filozofického ústavu AV CR 1998, s. 129-146..
-
HOOVER, David. The microanalysis of style variation. Digital Scholarship in the Humanities, roč. 23, Supplement 2, 2017, s. ii17-ii30..
-
JOCKERS, Matthew L. - KIRILLOFF, Gabi. Understanding Gender and Character Agency in the 19th Century Novel. Journal of Cultural Analytics. Dec. 1, 2016..
-
Korpus českého verše.
-
KŘEN, Michal. Kolokační míry a čeština: srovnání na datech CNK. In: Čermák, F. - Šulc, M. (eds.). Kolokace. Praha: Nakladatelství Lidové noviny 2006, s. 223-248..
-
LOTMAN, Jurij M. O exaktnosti v literární vědě. Literární noviny, roč. 15, č. 45, 1966, s. 3..
-
Programování v Pythonu.
-
Python.
-
Python Tutorials for Digital Humanities.
-
Python v CR.
-
SCHULZ, Kathryn. What is Distant Reading? The New York Times. 26. června 2011. (Dostupné z WWW: <https://www.nytimes.com/2011/06/26/books/review/ the-mechanic-muse-what-is-distant-reading.html).
-
w3schools.com.
-
Bense, M. Teorie textů. Praha 1967.
-
Cohn, Dorrit. (2009). Co dělá fikci fikcí. Praha.
-
Cvrček, V. (2013). Kvantitativní analýza kontextu. Praha.
-
Čech, R., Popescu, I. I., Altmann, G. (2014). Metody kvantitativní analýzy (nejen) básnických textů. Olomouc.
-
ČECH, Radek. Jen popis s čísly? Perspektivy korpusové lingvistiky. Naše řeč, roč. 97, č. 4-5, 2014, s. 171-184..
-
Čermák, František. (2010). Lexikon a sémantika. Praha.
-
F. Moretti. (2013). Distant Reading. London.
-
Jockers, M. L. Macroanalysis: Digital Methods and Literary History. Illionis: University of Illionis 2013..
-
JOCKERS, Matthew L. - ARCHEROVÁ, Jodie. (2017). Šifra mistra bestselleru. Anatomie knižního trháku. Přel. J. Podzimek. Praha.
-
Levý, J. (1971). Bude literární věda exaktní vědou?. Praha.
-
Lotman, Jurij Michajlovič. (1990). Štruktúra umeleckého textu. Bratislava.
-
Moretti, F. (2014). Grafy, mapy, stromy: Abstraktní modely literární historie. Praha.
-
Moretti, Franco. (1998). Atlas of the European Novel 1800-1900. London.
-
MORETTI, Franco.(ed.). (2017). Canon/Archive: Studies in Quantitative Formalism. Brooklyn, New York.
-
PETRŮ, Eduard. (1968). Exaktní metody v literárněvědné práci. Olomouc.
-
Schmid, Wolf. Narativní transformace, AVČR, Praha 2004.
-
Těšitelová, M. (1974). Otázky lexikální statistiky. Praha.
|