Филологические исследования: компьютерные аспекты автоматизации стилометрии
21 36
Ключевые слова:
компьютерная лингвистика, стилометрия, структурирование текста, компьютерные аспекты, автоматизация стилометрии, искуственный интеллект, атрибуция авторства.Аннотация
Целью статьи является рассмотрение автоматизации стилометрии в филологических исследованиях. Актуальность данной статьи обусловлена необходимостью проследить и критически проанализировать результаты многочисленных исследований в междисциплинарной области, которая активно развивается в последние годы для идентификации автора текста с использованием методов искусственного интеллекта (атрибуция авторства и профилирование), а также предоставить теоретические основы и комплексную стилометрическую методологию. (т.е. на основе анализа поддающихся количественной оценке лингвистических особенностей с использованием статистических методов и алгоритмов машинного обучения) для идентификации автора текста, основываясь на принципах объяснения, объективности, доказательности и открытой науки.
В рамках предметной и деятельностной идентификации идиолектология - это развивающееся научное направление, которое конкретно фокусируется на системном изучении феномена идиолекта при идентификации компьютерных аспектов с использованием современных достижений компьютерной и корпусной лингвистики, а также науки о данных. Авторы статьи утверждают, что задача компьютерной и корпусной лингвистики состоит в том, чтобы предоставить исследователю весь необходимый материал, подготовить данные для подсчета и предложить широкий спектр вычислительных процедур, которые могут быть использованы для проверки гипотез, вместе взятых, чтобы подтвердить или опровергнуть все более тонкие и глубокие филологические наблюдения.
Филологические задачи, при решении которых используется языковая информация, обычно имеют четкое применение, ориентацию, язык и стиль текста в такой ситуации являются не целью исследования, а средством решения экстралингвистических задач. Решение конкретной филологической проблемы (например, проблемы оспариваемого авторства) обычно не ограничивается жесткими рамками конкретной исследовательской методологии, а осуществляется с использованием методов и фактов из различных областей знаний и практической деятельности.
Библиографические ссылки
Социальные науки и образование в условиях становления электронноцифровой цивилизации / Научно-практическая конференция. – М.; СПб.: Нестор-История, 2020. – 152 с. 2. Бортников В.И. Лингвистический анализ текста: учебно-методическое пособие / под общ. ред. О.В. Обвинцевой. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2020. – 112 с. 3. Попов Е.В., Лагутина Н.С. Определение стилометрических характеристик коротких текстов и их применение в задачах классификации // Сборник научных статей. – Ярославль: Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, 2020. – №12. – C. 254–261. 4. Мартыненко Г.Я. Стилометрия: возникновение в становление в контексте междисциплинарного взаимодействия // Структурная и прикладная лингвистика: межвуз. сб. / под ред. А.С. Герда и И.С. Николаева. – СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2015. – Вып. 11. – С. 9–28. 5. Сарекенова Қ.Қ., Меліс А.М., Тойбекова С.Р. Филология мамандығы бойынша білім алушыларды компьютерлік технология бағытында оқыту – заман талабы // Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің Хабаршысы. Филология сериясы. – 2018. – №2 (123). – Б. 166–172.
Жубантаева Ж. Корпустық лингвистика. [Electronic Resource]. URL: https://www.academia.edu/39122192 (қаралған күні: 15.10.2023)
Маханова З.А., Қожабекова П.А., Сейтжаппар М.А., Сабит Н.Е. Қазақ тілінің автоматтандырылған маркерлік корпусын әзірлеу // ҚазҰТЗУ хабаршысы. – 2021. – №1. – Б. 36–39. 8. Langlois J. When Linguistics meets computer science: Stylometry and professional discourse // Original Research Journal. Training Language and Culture. More than Meets the Eye: A Closer Look at Professional Discourse. – 2021. – Issue 2. – №5. – P. 51–61.
Wright D., May A. Identifying idiolect in forensic authorship attribution: an n-gram textbite approach. Language and Law // Linguagem e Direito. – 2014. – №1(1). – P. 37–69.
Galyashina E.I. Forensic linguistics in Russia: the current situation and new challenges // Theory and practice of forensic expertise. – 2018. – Vol. 13. – №4. – P. 28–37.
Nikishin V.D. Criteria of Extremist Speech Acts: Forensic Linguistic Diagnostic Complexes // European Journal of Social & Behavioural Sciences. – 2021. – №30(2). – P. 3394–3408. DOI:10.15405/ejsbs.296. 12. Чернявская В.Е. Дискурсивный анализ и корпусные методы: необходимое доказательное звено? Объяснительные возможности качественного и количественного подходов // Вопросы когнитивной лингвистики. – 2018. – №2 (55). – C. 31–37. DOI: 10.20916/1812-3228-2018-2-31-37 13. Burrows J. “Delta”: a measure of stylistic difference and a guide to likely authorship // Literary and Linguistic Computing. – 2002. – Vol. 17 (3). – P. 267–287. 14. Demsar J. Statistical comparisons of classifiers over multiple data sets // Journal of Machine Learning Research. – 2006. – №7. – P. 1–30.
Romero-Barranco J., Rodríguez-Abruñeiras P. Current trends in Corpus Linguistics and textual variation // Research in Corpus Linguistics. – 2021. – №9(2). – P. i-xiii. https://doi.org/10.32714/ricl.09.02.01
Desagulier G. Corpus linguistics and statistics with R. Introduction to quantitative methods in linguistics (quantitative methods in the humanities and social sciences). – Springer International Publishing Springer, 2017. – 353 p.
REFERENCES
Socialnye nauki i obrazovanie v usloviah stanovlenia elektronnocifrovoi civilizacii [Social sciences and education in the context of the formation of an electronic digital civilization] / Nauchno-prakticheskaia konferencia. – M.; SPb.: Nestor-Istoria, 2020. – 152 s. [In Russian]
Bortnikov V.I. Lingvisticheskiy analiz teksta [Linguistic analysis of the text]: uchebno-metodicheskoe posobie / pod obsh. red. O.V. Obvincevoi. – Ekaterinburg: Izd-vo Ural. un-ta, 2020. – 112 s. [In Russian]
Popov E.V., Lagutina N.S. Opredelenie stilometricheskih harakteristik korotkih tekstov i ih primenenie v zadachah klassifikacii [Determination of stoichiometric characteristics of short texts and their application in classification tasks] // Sbornik nauchnyh statei. – Iaroslavl: Iaroslavskiy gosudarstvennyi universitet im. P.G. Demidova, 2020. – №12. – C. 254–261. [In Russian]
Martynenko G.Ia. Stilometria: vozniknovenie v stanovlenie v kontekste mejdiciplinarnogo vzaimodeistvia [Stylometry: emergence into formation in the context of interdisciplinary interaction] // Strukturnaia i prikladnaia lingvistika: mejvuz. sb. / pod red. A.S. Gerda i I.S. Nikolaeva. – SPb.: Izd-vo S.-Peterb. un-ta, 2015. – Vyp. 11. – S. 9–28. [In Russian]
Sarekenova Q.Q., Melіs A.M., Toibekova S.R. Filologia mamandygy boiynsha bіlіm alushylardy kompiuterlіk tehnologia bagytynda oqytu – zaman talaby [Training of students in the specialty philology in the direction of computer technology is a modern requirement] // L.N. Gumilev atyndagy Eurazia ulttyq universitetіnіn Habarshysy. Filologia seriasy. – 2018. – №2 (123). – B. 166–172. [in Kazakh]
Jubantaeva J. Korpustyq lingvistika [Corpus linguistics]. [Electronic Resource]. URL: https://www.academia.edu/39122192 (date of access: 15.10.2023) [in Kazakh]
Mahanova Z.A., Qojabekova P.A., Seitjappar M.A., Sabit N.E. Qazaq tіlіnіn avtomattandyrylgan markerlіk korpusyn azіrleu [Development of an automated marker body of the Kazakh language] // QazUTZU habarshysy. – 2021. – №1. – B. 36–39. [in Kazakh]
Langlois J. When Linguistics meets computer science: Stylometry and professional discourse // Original Research Journal. Training Language and Culture. More than Meets the Eye: A Closer Look at Professional Discourse. – 2021. – Issue 2. – №5. – P. 51–61. 9. Wright D., May A. Identifying idiolect in forensic authorship attribution: an n-gram textbite approach. Language and Law // Linguagem e Direito. – 2014. – №1(1). – P. 37–69.
Galyashina E.I. Forensic linguistics in Russia: the current situation and new challenges // Theory and practice of forensic expertise. – 2018. – Vol. 13. – №4. – P. 28–37.
Nikishin V.D. Criteria of Extremist Speech Acts: Forensic Linguistic Diagnostic Complexes // European Journal of Social & Behavioural Sciences. – 2021. – №30(2). – P. 3394–3408. DOI:10.15405/ejsbs.296.
Cherniavskaia V.E. Diskursivnyi analiz i korpusnye metody: neobhodimoe dokazatelnoe zveno? Obiasnitelnye vozmojnosti kachestvennogo i kolichestvennogo podhodov [Discursive analysis and corpus methods: a necessary evidentiary link? Explanatory possibilities of qualitative and quantitative approaches] // Voprosy kognitivnoi lingvistiki. – 2018. – №2 (55). – S. 31–37. DOI: 10.20916/1812-3228-2018-2-31-37 [In Russian]
Burrows J. “Delta”: a measure of stylistic difference and a guide to likely authorship // Literary and Linguistic Computing. – 2002. – Vol. 17 (3). – P. 267–287.
Demsar J. Statistical comparisons of classifiers over multiple data sets // Journal of Machine Learning Research. – 2006. – №7. – P. 1–30.
Romero-Barranco J., Rodríguez-Abruñeiras P. Current trends in Corpus Linguistics and textual variation // Research in Corpus Linguistics. – 2021. – №9(2). – P. i-xiii. https://doi.org/10.32714/ricl.09.02.01
Desagulier G. Corpus linguistics and statistics with R. Introduction to quantitative methods in linguistics (quantitative methods in the humanities and social sciences). – Springer International Publishing Springer, 2017. – 353 p.
