Вера Инбер и Марфа Крюкова: продолжаем исследование школьной программы

«Системный Блокъ» изучил, как в школьном литературном каноне представлены женщины-писательницы. Оказалось, что за последние 170 лет в каноне появлялись имена 36 женщин, которые написали в общей сложности всего 2% произведений, предложенных для изучения.

Некоторые писательницы задерживались в программе дольше остальных. Вы наверняка уже вспомнили Ахматову и Цветаеву, чьи произведения систематически изучаются в школе с начала 1990-х годов. В карточках рассказываем еще о восьми женщинах, оставивших заметный след в школьном литературном каноне, и об их произведениях, которые чаще всего упоминались в школьных программах.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

«Системному Блоку» — 7 лет! Лучшие материалы ко дню рождения 🎁

В 2018 году мы запустили первое в русскоязычном пространстве медиа о пересечении цифровых технологий и гуманитарных наук, компьютерных алгоритмов и культуры, нейросетей и искусства. За семь лет мы собрали больше сотни тысяч читателей на разных платформах (и особенно любим вас, дорогие подписчики в телеграме!), а также команду экспертов и авторов, живущих по всему миру. Мы научились просто рассказывать о сложных научных статьях, делать гайды и туториалы по цифровым методам, пилить собственные большие дата-исследования с инфографикой и выпускать краткие емкие разборы терминов из NLP/DS/DH.

Рассказываем о наших любимых материалах последнего года, а также немного — о достижениях.

🧑‍💻Применяем цифровые методы

За 7 лет на сайте «Системного Блока» вышло 1392 публикации. Это и интервью с экспертами, и блоги, и статьи о методах DH, и обзоры проектов. Только в этом году мы рассказывали, как цифровые археологи раскрывают преступления нацистского режима, а криптографы разгадывали шифр серийного убийцы Зодиака; описывали визуализацию всех книг мира на одной полке с помощью ISBN и реконструкцию сети дорог Римской империи. 
 
🏛📜Исследуем данные о культуре и образовании

В прошлом году мы начали спецпроект «Классное чтение», в котором проанализировали состав школьных программ по литературе, начиная с 1919 года. Недавно, кстати, выпустили новую часть этого исследования о том, как изучается творчество писательниц. С интерактивными карточками, графиками и облаком тегов. 

🤖Погружаемся в мир ИИ

Мы не могли оставаться в стороне от всеобщего интереса к развитию нейросетей, и запустили дайджест новостей из мира больших языковых моделей. Но недавно он вышел на новый уровень — и теперь к новостям мы добавляем экспертный комментарий о том, почему на это событие важно обратить внимание. 

🛠 ..и учим(ся) применять ИИ в жизни

Для тех, кто пока не решил, какую пользу в работе может принести искусственный интеллект, мы выпустили спецпроект «ИИ-лайфхаки для вашей професии». Мы собрали кейсы от преподавателей, исследователей и других специалистов, которые рассказывают, как использовать нейросети с максимальной пользой. А также подобрали готовые промпты, способные сэкономить часы рутинной работы.

🔭Осваиваем новые сферы

Мы хотим оставаться для наших читателей проводником в цифровые гуманитарные науки и технологии. Для этого мы делаем гайды и рассказываем о важных терминах в глоссарии.  Наш новый формат, который поможет погрузиться в тему самым начинающим, —  это порталы-точки входа. 

На странице про DH мы собрали все, что нужно знать про инструменты и методы цифровых гуманитарных наук, а также составили список экспертов, книг и образовательных программ. А в разделе «Дата-журналистика: точка входа» мы описали этапы работы над исследованием, разобрали кейсы, перечислили полезные сервисы для сбора, анализа и визуализации данных и дали ссылки на специализированные ресурсы. Так что, если вы не знали, с чего начать погружение в DH или в журналистику данных, начните с наших порталов. 

🏆Получаем награды

Весной 2025 года проекты «Системного Блока» стали призерами в двух номинациях премии DH Awards: наш портал с подборкой материалов по Digital Humanities — в номинации Best DH Resource (Лучший DH-ресурс),  проект «Классное чтение» — Best DH Data Visualization (Лучшая визуализация данных). 

Кроме того, обладателями наград стали наши друзья и постоянные авторы Борис Орехов, занявший второе место в номинации DH Short Publication за статью о применении дистрибутивной семантики к шахматам, и Ольга Алиева, чей курс по компьютерному анализу текста стал призером в номинации DH Training Materials.

🚀Мы верим, что впереди у нас еще много интересного. В конце концов мы только достигли школьного возраста. Оставайтесь с нами, присоединяйтесь к команде, любите фьюжн цифры и культуры!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Портреты слов, тональность и морфемный разбор: что теперь умеет НКРЯ с помощью нейросетей и NLP-библиотек

Национальный корпус русского языка (НКРЯ) уже давно не просто «собрание» репрезентативных текстов — это огромный комбайн из инструментов для исследования языка. И конечно, в эпоху нейросетевого бума в НКРЯ добавляются новые инструменты на основе нейросетей. Рассказываем коротко о современных технологиях под капотом самого авторитетного русского корпуса:

👯‍♀️ Похожие слова
Инструмент «Портрет слова» показывает лексемы, которые часто встречаются в похожих контекстах. Это не только синонимы, но и антонимы, слова из одной тематической области и др. Основой служит технология word2vec, а модели обучены для каждого корпуса отдельно — можно наблюдать, как ассоциаты слова меняются от «Русской классики» до корпуса СМИ.

🧬 Морфологическая разметка
Каждое слово в корпусе снабжено леммой, частью речи и грамматическими признаками (время, падеж, число и т.п.). Омонимия снимается автоматически, а вся информация подгружается прямо при клике на слово. В основе — модель Rubic, использующая RuBERT и PyMorphy2.

🏗 Морфемный разбор
НКРЯ теперь умеет делить слова на приставки, корни и суффиксы. Причем для разных подкорпусов используются разные подходы: школьный (Тихонов) и академический (Кузнецова и Ефремова). Работают и словарные, и нейросетевые методы — в том числе собственная модель НейроКРЯ🦆 на базе сверточных нейронных сетей.

😡 Анализ тональности
В корпусе соцсетей каждое сообщение снабжено автоматической меткой: положительное, отрицательное или неопределенное. В основе — модель RuRoBERTa, обученная на датасете RuSentiment и размеченных вручную текстах. При поиске можно отфильтровать тексты по тональности.

🏷 Ключевые слова
В корпусе Региональных СМИ к каждому тексту автоматически подбираются теги. Это помогает находить публикации по темам (например, «Пушкин» + «театр») и формировать подкорпусы по интересам. Извлечение реализовано через библиотеку RuTermExtract с рядом тонких настроек.

👉 Подробнее со скриншотами и ссылками — в полной версии статьи 📌

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Что неопределенность рассказывает нам о языке — и как это посчитать

Кто-то, где-то, что-то, как-то, почему-то… Мы часто используем неопределенные местоимения, они спасают нас в минуту неуверенности и незнания. А в 1997 году выдающийся лингвист Мартин Хаспельмат описал, какие значения могут выражать неопределенные местоимения и какие закономерности есть в их употреблении.

Ориентируясь на классификацию, созданную Хаспельматом, другие лингвисты в 2022 решили провести эксперимент. Хотя закономерности, которые выявил Хаспельмат, были разработаны для естественных языков, исследователи создали 10 000 искусственных «языков», чтобы посмотреть, будут ли местоимения в них работать иначе.

В опросе предлагаем вам догадаться, какими оказались результаты этого эксперимента, а узнать подробнее о них и о том, чем что-нибудь в «Поиграй во что-нибудь другое‎» отличается от него же в «​​Ты что-нибудь прочитал за месяц?», сможете из полной версии статьи.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok