«Когда я приехал в Россию, это расширило мое восприятие мира»

Вахид Сафи переехал из Ирана в Санкт-Петербург меньше года назад. За это время он всей душой полюбил Россию и съездил на «Летнюю школу», где стал участником мастерской «Образование».

Вахид рассказал нам о своем опыте преподавания и о различиях ближневосточной и русской культур. Также он поделился мнением о том, какими качествами должен обладать учитель, в чем заключается опасность этой профессии и почему с учениками важно обращаться очень бережно.

Фото: djurga

ЛШ закончилась. А ваши силы продолжать учиться?

В этом году Кооператив «Писательский» поддержало издательство «Альпина». Но для всех летнешкольников тоже есть подарок — промокод на 20%. Вводите на сайте LSH_20 и приобретайте все форматы — бумажные, электронные, аудио-книги — со скидкой! Промокод LSH_20 действует до 30 сентября.

А для тех, кто хочет еще немного поблуждать по мирам, качаясь в гамаке и наслаждаясь остатками лета, топ художественной литературы от нашей писательской мастерской:

«Доверие», Эрнан Диаз — лонг-лист Букеровской премии, победитель «Пулитцера» 2023 года. Кажется, это must have.

«Отец смотрит на Запад», Екатерина Манойло — читали и обсуждали вместе с автором на Кооперативе «Писательский» этим летом.

«Географ глобус пропил», Алексей Иванов — уже российская классика.

«Часть картины», Ася Володина — «история одной учительницы, одной школы, одного общества» от восходящей звезды российской литературы.

«Посмертие» и «Рай», Абдулазак Гурна — книги нобелевского лауреата по литературе 2021 года, английского писателя танзанийского происхождения осмысляют взросление в колониальной Африке. Для любителей интеллектуальной прозы.

Фото: Лена Ростунова

Зачем анализировать текст? Как это работает и кому все это нужно? 

Разберемся не только в этих вопросах с директором Мастерской анализа текстовых данных Марией Масловой:

Технологии проникают во все сферы нашей жизни, и любая работа с текстом тоже автоматизируется. Вряд ли кто-то не слышал про гугл-переводчик. Стремительно набирают популярность нейросети вроде ChatGPT или «Балабобы». Все это — лишь часть того, как анализ и генерация текста применяются в разных областях, их реальный функционал же намного шире.

Если мы хотим научить машину понимать человеческий язык, нам нужно описать этот язык понятными компьютерными терминами, а именно — числовыми значениями. Этим мы и занимаемся на мастерской: учимся преобразовывать тексты в формат, понятный компьютеру, и работать с ними с помощью соответствующего инструментария, в частности, программирования на языке Python. 

Допустим, есть текст, и наша задача — превратить его в набор чисел. Этот процесс называется векторизацией текста, а результат — векторным представлением. Для этого нам нужно представить каждое слово как набор его характеристик: для нас важно количество раз, сколько слово встречается в тексте (с учетом того, насколько это слово популярно само по себе), а также контекст, в котором оно встречается. Таким образом, с помощью анализа самого слова и его окружения мы понимаем, как описать это все числом. Модель усваивает текст в виде циферок.

Сейчас модели довольно быстрые и их можно добыть в свободном доступе. Например, BERT, предобученная модель, которую можно запустить. Можно обучить модель с нуля, но это занимает намного больше времени. Если есть готовое решение, то понадобится от нескольких минут до нескольких часов, в зависимости от объема текста. 

Мы проводим мастерскую уже не первый год, и ее итоговым событием всегда является хакатон. Мы предоставляем участникам набор данных для анализа, даем им день, и они сами решают, что с ними делать, а потом представляют результаты в виде короткой презентации. Главная цель такого мероприятия — научить участников самостоятельно ставить исследовательский вопрос и определять, какие методы они хотят применить для поиска ответа на него.