Вот тут кстати на SO инциировала обсуждение, как подключиться к API дипсика из среды R. Все работает, если дать денег (существенно меньше, чем просит OpenAI). Надо будет еще подумать, чтобы как в {ellmer} сразу структурированные данные извлекать, но это все позже, сейчас завал.

Может пока я буду думать, китайцы уже пакет напишут. Тогда и с ВПН можно было бы не мучиться (все, что работает через ВПН, практически невозможно демонстрировать в реальном времени на паре, например).

доцент алиева гоняется за llm с вопросом об эпиграмматической соли

Что ни говори, а инфраструктура под недружественные интеллекты очень дружественная, и для тех, кому машина нужна не под капотом возиться, а ехать, Хадли делает классные продукты.

Его {ellmer} позволяет без особых усилий извлекать структурированные данные из изображений. Что это такое — решайте сами; в моем случае — распознанный текст и перевод. OpenAI: распознавание на 5, перевод на русский на 3+.

Записывайте: перечислить файлы, придумать тип данных для выхода, запустить чат. На выходе таблица: в одном столбце текст, в другом — перевод.

library(ellmer)
library(tidyverse)

# придумываем, какие нужны столбцы

type_text <- type_object(
  "Latin text and Russian translation of the text. Occasionally, you might see some Ancient Greek.",
  text = type_string("Latin text"),
  translation = type_string("Russian translation")
)

# список изображений
my_images <- list.files(pattern = "png")

# рабочая функция для purrr
process_image <- function(image_path) {
  response <- chat$extract_data(
    content_image_file(image_path),
    type = type_text
  )
  return(response)
}

# еще спроси, а где здесь вожжи
all_responses <- map_dfr(my_images, process_image)

В промышленных масштабах пока не пробовала.

Недавно пришли отзывы студентов на первую часть курса “Компьютерный анализ текста” #tar2024 , общая оценка 4.93 из 5, мой личный рекорд.

Очень приятно, что курс приносит удовлетворение не только мне — и, конечно, такие отзывы вдохновляют и заставляют стремиться к большему.

На облаке слов — основные биграмы из отзывов. Спасибо 🤗

Латинский гиперкуб — обобщение латинского квадрата Эйлера на произвольное число измерений. Используется для поиска оптимальных параметров в МО. А латинским называется потому, что Эйлер (про которого недавно писал дружественный канал) использовал латинские буквы. Пакет {dials} версии 1.3.0 отказался от такого названия функции, а жаль. Так в нашей жизни стало еще меньше латыни.

Вообще в МО есть множество _просто красивых_ вещей, прекрасных самих по себе, а не ради пресловутого скоринга.

В копилку инструментов и методов цифровой истории философии: https://t.iss.one/Philosophytoday/15267 Снова сети. Эyхенио Петрович, один их хедлайнеров проекта, благодаря @curiousonya уже некоторое время в поле моего зрения, в 2022 г. у него была любопытная статья о сетях благодарностей, о которой см. https://t.iss.one/curiousonya/217 А вот ссылка на сам проект: https://edhiphy.org/network Очень милое онлайн-приложение. Молодцы, чо.

Кстати, на сайте есть ссылка на другой проект https://exiledempiricists.wordpress.com/ Который подтверждает мой недавний тезис о том, что цифровая история философии возможна скорее как социология философии, чем как и-ф. в традиционном смысле слова. Сайт красивый, перевод даю автоматический

«Изгнанные эмпиристы» – это пятилетний исследовательский проект, финансируемый Европейским исследовательским советом (ERC) и Нидерландским исследовательским советом (NWO). Проект возглавляет Сандер Верхаэг и он реализуется на базе Тилбургского центра моральной философии, эпистемологии и философии науки (TiLPS) Тилбургского университета.

Кажется, знаешь человека давно, уже и Цицерона вместе читали, и Цезаря, и Лукреция, и даже немного Августина — и тут выясняется, что этот человек опубликовал огненный лонгрид на “Системном блоке” про цифровые просопографии и графовые модели в изучении античности. https://t.iss.one/antibarbari/3006

Тут и методология исторической науки, и реляционные БД, и несколько фирменных шуток от @patroclusisnotdead Просто именины сердца, Ксюша, поздравляю!

Студенты прислали валентинку, сделанную в {ggplot}. А вот и источник! Невероятно трогательно, спасибо 🥰🥰🥰

Как объяснить герменевтический круг аналитику данных

Герменевтический круг — это философская концепция, описывающая процесс понимания текста, явления или смысла, при котором целое интерпретируется через его части, а части – через целое. Это означает, что понимание любого отдельного элемента требует понимания контекста, а сам контекст, в свою очередь, формируется через понимание отдельных элементов.

Как правило, приступая к чтению текста, мы имеем очень отдаленное представление о «целом», и из этого несовершенного представления сооружаем такое же несовершенное понимание «частей», которое, однако, позволяет немного уточнить исходное «целое», а от него опять вернуться к «частям». Так мы двигаемся туда-сюда (или по кругу) очень долго, пока, наконец, все или почти все не складывается как надо.

Как понять, что это произошло? По-моему, так: каждая новая итерация уже не производит значительных смысловых сдвигов, плюс неземной свет.

А похоже это на алгоритм кластеризации. Сначала каждому наблюдению присваивается случайно выбранное число из интервала от 1 до K (число кластеров). Это исходные метки. Дальше вычисляется центроид для каждого из кластеров (это мы вернулись к «целому»). Центроид k-го класса – вектор из p средних значений признаков, описывающих наблюдения из этого кластера. Идем обратно к «частям»: каждому наблюдению присваивается метка того кластера, чей центроид находится ближе всего к этому наблюдению. Повторяем шаги 2-3 до тех пор, пока метки классов не перестанут изменяться.

А еще это похоже на градиентный спуск и постепенную минимизацию функции потерь, но эту метафору вы разверните сами. Правда, в искусстве интерпретации «алгоритму» бывает трудно остановиться, так что весь Google Scholar переполнен публикациями, которые уводят вас все дальше от наилучшего прочтения.

Осталось найти аналитика данных, которому это интересно.

Ютуб все понял про редактора этого канала и порекомендовал видео: НИЧЕГО НЕ ДАНО А НАДО. Красивая, кстати, задача, но лучше всего в ней название. Эпиграф к книге жизни.

Между тем, февральское обновление в пакете {ellmer}: появились долгожданные функции content_pdf_file() and content_pdf_url(). Правда, пока их поддерживают не все модели, только Gemini & Claude. Будем ждать развития событий!

одна алиева весны не делает, но надо же с чего-то начинать 😅

Дорогие друзья, сегодня в 14-00 мск презентую итоги стилометрического исследования платоновского корпуса, которым я занималась последние несколько лет.

Это последняя статья в серии, которая, по моему замыслу, должна подвести некоторый итог всей работе. После этого, надеюсь, в моей жизни наступит сплошная метафизика.

Судя по рецензии, которую я на днях получила, поспорить сегодня будет о чем. Зарегистрироваться и подключиться можно по ссылке выше.

В согласии с принципами reproducible research делюсь репозиторием с данными, кодом, а также ссылкой на сегодняшнюю презентацию: https://github.com/locusclassicus/plato_new_model_2024

Ну вот например. И это только публикации с вхождением “Платон” в названии, то есть лишь некоторая часть того, что о нем пишется.

Сравниваем тексты с {diffobj}

ed1 <- "В начале было Слово, и Слово было у Бога, и Слово было Бог."
ed2 <- "Вначале было Слово, и Слово было к Богу, и Бог был Слово."

# Визуализация изменений
library(diffobj)
diffChr(ed1, ed2, mode = "sidebyside")

Ссылка на техническую документацию. Результат можно встраивать в markdown и shiny.

p.s. первая-то редакция получше будет

Гераклит называл Пифагора κοπίδων ἀρχηγός, “предводитель мошенников”, а всякий уважающий себя философ, как говорил Ямвлих, должен взять себе в руководители “родоначальника и отца божественной философии”.

Поэтому сегодня маленькая хитрость для тех, кто уже научился реферировать статьи с чатом GPT, но еще не придумал, как безболезненно скормить ему монографию. Для этого придется разрезать ее на главы, и самый простой способ это сделать в R — пакет {qpdf}

library(qpdf)

pdf_subset(input = “book.pdf", 
           output = "chapter.pdf", 
           pages = 10:20)

Дальше вы знаете что делать 🐳 Но, как показывает практика, надо хорошо подумать над промптом, т.е. по сути сначала прочесть источник, а потом уже задавать вопросы машине. Иначе получится обо всем и ни о чем.