ISSN 2071-8594

Российская академия наук

Главный редактор

Академик С. В. Емельянов

С.Н. Андреев, В.В. Борисов, К.П. Коршунова "Метод нечеткого анализа динамики стилей в стихотворных текстах"

Аннотация.

Предлагается метод нечеткого анализа динамики изменения авторского стиля в стихотворных текстах. В основе метода лежит определение наиболее типичных (ядра) и отклоняющихся от канона (периферии) стихотворных произведений, а также анализ динамики изменения ядра периферии этих произведений для различных творческих периодов. При этом система показателей, характеризующих близость текстов к центрам ядер, имеет сложную иерархическую структуру, базируется на подмножествах различных признаков (морфологических, синтаксических, ритмических) и позволяет учитывать уровни их совместимости. Применение метода проиллюстрировано на материале лирики М.Ю. Лермонтова.

Ключевые слова:

нечеткий анализ, иерархическая система показателей, нечеткая оценочная модель, динамика стиля.

Стр. 78-90.

DOI 10.14357/20718594180318

Литература

1. Марусенко М.А. Атрибуция анонимных и псевдонимных литературных произведений методами теории распознавания образов. Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1990.
2. Altmann G. Supra-sentence levels // Glottotheory. 2014. Vol. 5 (1). P. 25–39.
3. Koppel M, Argamon S., Shimoni A.R. Automatically categorizing written texts by author gender // Literary and Linguistic Computing. 2002. Vol. 17. No. 4. P. 401–412.
4. Holmes D. The Evolution of stylometry in humanities scholarship // Literary and Linguistic Computing. 1998. Vol. 13, No. 3, P. 111–117.
5. Hoover D.L. Altered texts, altered worlds, altered styles // Language and Literature. 2004. Vol. 13 (2). P. 99–118.
6. Rudman J. Authorship Attribution: Statistical and Computational Methods // Encyclopedia of Language & Linguistics, Second Edition. Oxford: Elsevier, 2006. Vol. 1. P. 611–617.
7. Караулов Ю.Н. Русская языковая личность и задачи её изучения // Язык и личность. М., 1989. С. 3–8.
8. Мартыненко Г.Я. Ритмико-смысловая динамика русского классического сонета. СПбГУ, 2004. 30 с.
9. Пиотровский Р.Г. Лингвистическая синергетика: исходные положения, первые результаты, перспективы. Филологический факультет СПбРУ, 2006.
10. Koppel M., Akiva N. and Dagan I. Feature instability as a criterion for selecting potential style markers // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2006. Vol. 57, Is. 11. P. 1519–1525.
11. McMenamin G.R. Forensic stylistics: Advances in forensic stylistics / by Gerald R. Boca Raton. London, New York, Washington D.C.: CRC Press LLC, 2002.
12. Pennebaker J.M., Stone L.D. Words of wisdom: language use over the lifespan // Journal of Personality and Social Psychology. 2003. Vol. 85. No. 2. P. 291–301.
13. Hoover D.L. Stylometry, chronology, and the styles of Henry James // Proceedings of Digital Humanities 2006. Paris, 2006. P. 78–80.
14. Гаспаров М.Л., Скулачева Т.В. Статьи о лингвистике стиха. М.: Языки славянской культуры, 2004.
15. Гаспаров М.Л. Синтаксическая структура стихотворной строки /Материалы международной конференции «Славянский стих: Лингвистическая и прикладная поэтика». 1998. М.: Языки славянской культуры, 2001. С. 130–137.
16. Гаспаров М.Л. Точные методы анализа грамматики в стихе / М.Л. Гаспаров. Избранные труды. 2012. Т. 4. С. 23–35.
17. Гаспаров М.Л. Пушкин и проблемы поэтической формы: язык и стих // М.Л. Гаспаров. Избранные труды. 2012. Т. 4. С. 117–129.
18. Шоу Дж.Т. Сомнительные «ė» в рифмах послелицейской поэзии Пушкина // Славянский стих. Лингвистическая и прикладная поэтика. М.: Языки славянской культуры. 2001. С. 267–274.
19. Popescu I-I, Chech R, Best K-H., Altmann G. Descriptivity in Slovak lyrics // Glottotheory. 2013. V. 4 (1), P. 92–104.
20. Андреев В.С. Квантитативное описание индивидуально-авторской метафорической системы Г. Лонгфелло // Известия смоленского государственного университета. 2015. № 3(31). С. 201–210.
21. Andreev S.N., Borisov V.V. Linguistic Analysis Based on Fuzzy Similarity models/ In “Sequences in Language and Text”. Iss. 69. P. 7–34./ Edited by G.K. Mikros, J. Macutek. Berlin/Boston: De Gruyter Mouton, 2015.
22. Can F., Patton J.M. Change of word characteristics in 20th-Century Turkish literature: A statistical analysis // Journal of quantitative linguistics. 2010. Vol. 17. No. 3. P. 167–190.
23. Juola P. Becoming Jack London // Journal of Quantitative Linguistics. 2007. Vol. 14. No. 2. P. 145–147.
24. Андреев В.С. Моделирование индивидуального стиля (на основе лингвистических характеристик). М.: Флинта–Наука, 2012.
25. Баевский В.С., Семенова Н.А. Эволюция лирического стиха как основа периодизации творческой биографии поэта: кластерный и корреляционный анализ (Пушкин, Гумилев, Пастернак) // Славянский стих VII: Лингвистика и структура стиха / под ред. М.Л. Гаспарова, Т.В. Скулачевой. М.: Языки славянской культуры, 2004. С. 421–436.
26. Красноперова М.А. Основы реконструктивного моделирования стихосложения: На материале ритмики русского стиха. Издательство С.-Петерб. ун-та, 2000.
27. Матяш С.А. Переносы (enjambements) в лирике А.С. Пушкина и М.Ю. Лермонтова // Вестник Оренбургского государственного университета. 2006. №11. С. 57–63.
28. Krishnapuram R., Keller J.M. A possibilistic approach to clustering // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 1993. Vol. 1. No. 2. P. 98–110.
29. Krishnapuram R., Keller J.M. The possibilistic C-Means Algorithm: Insights and Recommendations // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 1996.Vol. 4. No. 3. P. 385–393.
30. Борисов В.В., Андреев С.Н., Федулов Я.А. Анализ сложных лингвистических объектов на основе нечетких оценочных моделей// Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. №3. С.95–107.
31. Борисов В.В., Зернов М.М., Федулов Я.А. Способ нечеткого многокритериального оценивания с учетом согласованности параметров оценки// Информационный бюллетень Смоленского регионального отделения Академии военных наук. Вып. 28. Смоленск: ВА войсковой ПВО ВС РФ, 2013. С. 122–135.