Słowacki pisze dramat...

Słowacki pisze dramat... (Słowacki is writing a drama...) is dedicated to dramatic fragments. By outnumbering Słowacki’s other works from the years 1839–1849, they determine the specificity of his entire work in this period and call for recognition as an overall phenomenon. On the basis of two works, the article presents unique issues related to these dramas. Walter Stadion is an example of a chaotic record which has seen diverse interpretative reconstructions by its editors. Książę Michał Twerski (Prince Mikhail Tversky) provides insights into the poet’s writing technique and a possibility to confront the work’s text with his excerpts from historical works and his personal notes. In the last part, the analysis has been based on the terminology used in the research of Słowacki’s completed dramas (such as W. Szturc’s dramatic “istopes” or K. Ziemba’s miniature prefigurations). The term “fractal”, placed in reference to these notions, is a new proposal presented in the article, in which a description of the work’s formal structure is combined with higher levels of its meaning

Jak wydać wszystkie wiersze Juliusza Słowackiego? Rozważania nad edytorskim "kanonem" wierszy Słowackiego. Część I

Artykuł podejmuje refleksję nad możliwymi sposobami wydania wierszy Słowackiego

Jak wydać "wszystkie" wiersze Juliusza Słowackiego?. Rozważania nad edytorskim "kanonem" wierszy Słowackiego. Część II

Artykuł podejmuje refleksję nad możliwymi sposobami wydania wierszy Słowackiego

Can a Computer Recognize Hate Speech? Machine Learning (ML) in Qualitative Data Analysis

Celem artykułu jest przedstawienie procesu automatyzacji kodowania tekstów pochodzących z mediów społecznościowych. Wdrożenie tego procesu pozwala na ilościowe potraktowanie jakościowych metod analizy treści. W efekcie otrzymujemy możliwość przeprowadzenia analizy na korpusach liczących setki tysięcy tekstów, które są kodowane w oparciu o ich znaczenia. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (ML). Omawianą metodę kodowania prezentujemy na przykładzie projektu oznaczania „mowy nienawiści” w tekstach pochodzących z polskich forów internetowych. Kluczowym problemem jest precyzyjna konceptualizacja i operacjonalizacja tej kategorii. Pozwala to na przygotowanie dokładnej instrukcji kodowej oraz przeprowadzenie treningu zespołu kodującego. Efektem jest podwyższenie współczynnika zgodności kodujących. Oznaczone teksty zostaną wykorzystane jako dane treningowe dla metod automatycznej kategoryzacji opartych o algorytmy uczenia maszynowego. W dalszej części artykułu opisujemy zastosowane metody kodowania automatycznego. Tekst kończy podsumowanie wskazujące na czynniki, które są kluczowe dla procesu badawczego wykorzystującego uczenie maszynowe.The purpose of this article is to present the process of automatic tagging of hate speech in social media. The implementation of this process allows for quantitative treatment of qualitative methods: analysis on the corpora of hundreds thousands of texts based on their meaning. The process is possible through algorithms of machine learning (ML). The example of the hate speech designation project in texts from Polish online forums is presented. The key issue is the precise of conceptualization and operationalization of category “hate speech.” This allows for preparing specific instructions and conducting the training code unit. As a result we get higher rates of inter-coder agreement. Marked texts will be used as training data for automated categorization methods based on ML algorithms. Then we describe the course of machine coding. This article also seeks to establish problems associated with automatic coding of hate speech and propose solutions. In summary, we point the factors that are crucial to the research process that uses machine learning

Czy komputer rozpozna hejtera? Wykorzystanie uczenia maszynowego (ML) w jakościowej analizie danych

Celem artykułu jest przedstawienie procesu automatyzacji kodowania tekstów pochodzących z mediów społecznościowych. Wdrożenie tego procesu pozwala na ilościowe potraktowanie jakościowych metod analizy treści. W efekcie otrzymujemy możliwość przeprowadzenia analizy na korpusach liczących setki tysięcy tekstów, które są kodowane w oparciu o ich znaczenia. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (ML). Omawianą metodę kodowania prezentujemy na przykładzie projektu oznaczania „mowy nienawiści” w tekstach pochodzących z polskich forów internetowych. Kluczowym problemem jest precyzyjna konceptualizacja i operacjonalizacja tej kategorii. Pozwala to na przygotowanie dokładnej instrukcji kodowej oraz przeprowadzenie treningu zespołu kodującego. Efektem jest podwyższenie współczynnika zgodności kodujących. Oznaczone teksty zostaną wykorzystane jako dane treningowe dla metod automatycznej kategoryzacji opartych o algorytmy uczenia maszynowego. W dalszej części artykułu opisujemy zastosowane metody kodowania automatycznego. Tekst kończy podsumowanie wskazujące na czynniki, które są kluczowe dla procesu badawczego wykorzystującego uczenie maszynowe.The purpose of this article is to present the process of automatic tagging of hate speech in social media. The implementation of this process allows for quantitative treatment of qualitative methods: analysis on the corpora of hundreds thousands of texts based on their meaning. The process is possible through algorithms of machine learning (ML). The example of the hate speech designation project in texts from Polish online forums is presented. The key issue is the precise of conceptualization and operationalization of category “hate speech.” This allows for preparing specific instructions and conducting the training code unit. As a result we get higher rates of inter-coder agreement. Marked texts will be used as training data for automated categorization methods based on ML algorithms. Then we describe the course of machine coding. This article also seeks to establish problems associated with automatic coding of hate speech and propose solutions. In summary, we point the factors that are crucial to the research process that uses machine learning

The Impact of Laser Radiation on Polypropylene Molded Pieces Depending on Their Surface Conditions

The article presents an analysis of the impact of a laser beam interaction (Nd: YVO4) with selected operational parameters on the quality of graphical marks obtained on the surfaces of polypropylene-molded pieces with different surface textures (variable parameters of the surface layer). Polypropylene test specimens were produced by injection using the original injection mold, which allowed for the obtainment of products with variable surface finish parameters determined by the surface condition of the forming cavity. The presented relationship between the parameters of laser performance, the texture of a molded piece surface, the molded piece’s color, and types of masterbatches supporting the marking process allows for the assessment of the efficiency of graphic symbol application by laser marking. The original evaluation criteria for the conducted process were adopted

“Corpus of the Four Poets”: the digital dimension of the na onal heritage. Project assump ons

This paper presents the preliminary assumptions of the “Corpus of the Four Poets” project, carried out in cooperation between Polish philologists (IBL PAN, UKSW) and IT specialists (CLARIN-PL, Wrocław University of Technology). The aim of the project is to create a digital corpus containing all Polish-language texts by the authors of the so-called “Great Romanticism”: Adam Mickiewicz, Juliusz Słowacki, Zygmunt Krasiński, and Cyprian Norwid, as well as to develop IT tools integrated with the corpus. The fi nal result will be an online open access database with software. The texts for the corpus have been selected from the print sources that are well-known to readers, which provides the most complete and accurate form of the texts and a relative completeness of the lexical base. The set of metadata and annotations developed in the subsequent stages of the project will enable retrieval of the data on the language of individual authors and their objectivised comparison

The Sarmatian Review, Vol. 30, No. 1

Contents: Sarmatian Review Data; Marek Troszyński, "On the shoulders of Giants: Herbert and Miłosz"; Anne Barbeau Gardiner, "Casimir Britannicus" (review); Joanna Rostropowicz Clark, "A Memoir of My Life" (review); Anna Nowicka-Struska, "Anioł w poezji baroku" (review); Chad Heltzel, "The Coming Spring"; Leo Yankevich, “The Birdman of Gdańsk” (poem); Christopher Zakrzewski (translator), "Adam Mickiewicz’s Pan Tadeusz, Book One (The Manor)"; BOOKS and Movies Received; About the Authors; Thank You Not