СТИЛЕМЕТРИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА АВТОРСКОГО СТИЛЯ РУССКОЙ ХУДОЖЕСТВЕННОЙ ПРОЗЫ
DOI:
https://doi.org/10.54613/ku.v18iB.1693Keywords:
стилеметрия, атрибуция авторства, метрика Delta, наиболее частотные слова, частоты служебных слов, цепи Маркова, лингвистические спектры, русская проза, «Тихий Дон»Abstract
Статья посвящена сравнительному анализу существующих моделей стилеметрии и оценке их применимости к материалу русской художественной прозы. Рассмотрены ранние количественные подходы Н.А.Морозова и А.А.Маркова, классические зарубежные методы Т.К.Менденхолла, Дж.Ю.Юла, Ф.Мостеллера и Д.Л.Уоллеса, метрика Delta Дж.Ф.Бёрроуза и её более поздние модификации, обзор признаков и классификаторов Е.Стамататоса, программный пакет stylo, а также нейросетевые модели на основе архитектуры BERT. Особое внимание уделено вопросу авторства романа М.А.Шолохова «Тихий Дон» как наиболее показательному случаю применения количественных методов к русской литературе. Показано, что метрика Delta в сочетании с частотами наиболее употребительных слов даёт устойчивые и воспроизводимые результаты, тогда как нейросетевые модели требуют больших размеченных данных и пока ограниченно применяются в русистике.
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Великанова Н. П., Орехов Б. В. Цифровая текстология: атрибуция текста на примере романа М. А. Шолохова «Тихий Дон» // Мир Шолохова. 2019. № 1 (11).
2. Марков А. А. Пример статистического исследования над текстом «Евгения Онегина», иллюстрирующий связь испытаний в цепь // Известия Императорской Академии наук. Серия VI. 1913. Т. 7, № 3. С. 153-162.
3. Марусенко М. А. Атрибуция анонимных и псевдонимных литературных произведений методами теории распознавания образов. Л.: Изд-во ЛГУ, 1990. 164 с.
4. Марусенко М. А., Бессонов Б. Л., Богданова Л. М., Аникин М. А., Мясоедова Н. Е. В поисках потерянного автора: Этюды атрибуции. СПб.: Филологический факультет СПбГУ, 2001. 207 с.
5. Маслинский К. А. Уточнённая цифровая текстология: ещё раз к вопросу об авторстве романа «Тихий Дон» // Русская литература. 2022. № 1. С. 247-254.
6. Морозов Н. А. Лингвистические спектры как средство для отличения плагиатов от истинных произведений того или другого известного автора // Известия Отделения русского языка и словесности Императорской Академии наук. 1915. Т. XX, кн. 4. С. 93-134.
7. Фоменко В. П., Фоменко Т. Г. Авторский инвариант русских литературных текстов // Новые методы статистического анализа исторических текстов / под ред. А. Т. Фоменко. М.: Наука, 1996. Т. 2. С. 768-820.
8. Хьетсо Г., Густавссон С., Бекман Б., Гил С. Кто написал «Тихий Дон»? Проблема авторства «Тихого Дона» / пер. с норв. М.: Книга, 1989. 186 с.
9. Argamon S. Interpreting Burrows’s Delta: Geometric and Probabilistic Foundations // Literary and Linguistic Computing. 2008. Vol. 23, № 2. P. 131-147.
10. Burrows J. F. ‘Delta’: a Measure of Stylistic Difference and a Guide to Likely Authorship // Literary and Linguistic Computing. 2002. Vol. 17, № 3. P. 267-287.
11. Eder M., Rybicki J., Kestemont M. Stylometry with R: A Package for Computational Text Analysis // The R Journal. 2016. Vol. 8, № 1. P. 107-121.
Downloads
Published
Iqtiboslik olish
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 QO‘QON UNIVERSITETI XABARNOMASI
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.