Количественные наречия как средство авторизации художественных текстов (на материале французской прозы XIX в.)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Количественные наречия как средство авторизации художественных текстов (на материале французской прозы XIX в.)

Е.И. Бойчук

В статье представлен анализ употребления французских количественных наречий beaucoup, tres, trop, assez, peu, un peu, combien в прозаических текстах французской художественной литературы 19 в., а именно в произведениях писателей- романистов и натуралистов Стендаля, О. де Бальзака, Г. Флобера, Э Золя, Г. де Мопассана. Основной целью исследования явилось определение возможности рассматривать количественные наречия в качестве одного из параметров атрибуции текстов неизвестных авторов. Причиной выбора данной части речи для анализа является ее участие в качестве компонента таких стилистических средств, как градационный повтор, эпаналепсис, редупликация. Данные средства участвуют в процессе ритмизации, который направлен на выявление особенностей индивидуального авторского стиля. Кроме того, количественные наречия отражают определенную степень эмоциональности автора, что также может служить показателем идиостиля. В ходе исследования был проведен количественный анализ употребления перечисленных выше наречий количества и степени, представлены 'таблицы данных, наглядно отражающие содержание наречий в исследуемых текстах. В результате был определен ряд специфических характеристик употребления наречий в текстах различных авторов 19 века. При этом было выявлено активное употребление наречия слабой степени интенсивности peu, характерное для всех рассматриваемых произведений. Перспективой данного исследования является дальнейшее изучение способности количественных наречий отражать индивидуальный стиль автора, в частности исследование их дистрибуции, лексико-семантических связей и прагмалингвистических особенностей во французских художественных текстах.

Ключевые слова: количественные наречия, атрибуция, авторизация, Стендаль, О. де Бальзак, Г. де Мопассан, Г. Флобер, Э. Золя, количественный метод, идиостиль.

Romance languages

E.I. Boichuk

Quantitative Adverbs as a Means of Authorizing Artistic Texts (on the material of the 19th century French prose)

The article presents the analysis of the use of the French quantitative adverbs beaucoup, tres, trop, assez, peu, un peu, and combien in the prosaic texts of the 19th-century French literature, namely, in the works of Stendhal, O. de Balzac, G. Flaubert, E Zola, G de Maupassant. The main purpose of the study was to determine the possibility to consider quantitative adverbs as one of the parameters for the attribution of unknown authors' texts. The reason for choosing this part of speech for analysis is its participation as a component of such stylistic means as gradation repetition, epanalepsis, and reduplication. These funds are involved in the process of rhyth- mization, which is aimed at identifying features of the individual author's style. In addition, quantitative adverbs reflect a certain degree of emotionality of the author, which can also serve as an indicator of idiostyle. In the course of the study, a quantitative analysis of the use of the adverbs of quantity and degree was carried out, data tables and diagrams were presented that graphically reflect the content of adverbs in the texts under study. As a result, a number of specific characteristics of the use of adverbs in the texts of various authors of the 19th century were determined. At the same time, the active use of adverb of a low degree of intensity peu, characteristic of all considered works, was revealed. The prospect of this study is the further study of the ability of quantitative adverbs to reflect the author's individual style, in particular the study of their distribution, lexical-semantic links and pragmalinguistic features in French prose.

Keywords: quantitative adverbs, attribution, authorization, Stendal, O. de Balzac, G. de Maupassant, G. Flaubert, E. Zola, quantitative method, individual author's style.

Количественные наречия во французском языке представляют собой отдельный самостоятельный класс в общей системе наречий, внутри которого различаются собственно количественные наречия и наречия интенсивности действия, качества, признака. Для анализа в рамках данного исследования были отобраны те наречия, которые характеризуются самой широкой сферой распространения и представляют наибольший интерес по своим семантическим, функциональным и дистрибутивным признакам. Это французские наречия beaucoup, tres, trop, assez, peu, un peu, combien. В основу типологии данных наречий был положен семантический принцип - степень количества и интенсивности. Среди наречий высокой степени количества и интенсивности рассматривались наречия beaucoup, tres, trop. Наречие assez классифицируется как наречие средней степени количества и интенсивности. Наречие peu (un peu) имеет слабую степень количества и интенсивности. Наречие combien, хотя и не входит ни в один из трех типов, но также способно указывать на количество и интенсивность. При этом, данное наречие, выполняя функцию вопросительного слова в прямом или косвенном вопросе, обозначает неопределенную степень количества или интенсивности, тогда как в восклицательном предложении в качестве восклицательного слова оно может имплицитно указывать на высокую степень количества или интенсивности.

В связи с тем, что указанные наречия отражают определенную степень эмоциональности, усиливая или ослабляя некоторые признаки предмета или действия в зависимости от их сочетаемости с различными частями речи, они могут оказаться индикаторами эмоционального состояния персонажа или автора, а также определенным ориентиром для реципиента с точки зрения восприятия сюжета, идеи, авторского замысла, индивидуального стиля автора. Распознавание индивидуального авторского стиля возможно только при помощи современных методов компьютерной лингвистики, их интеграции и постоянного совершенствования.

Создание новых методов для автоматизированной обработки текстов представляет собой одну из наиболее актуальных задач современной прикладной лингвистики. Данная задача интегрирует науку о языке и информационные технологии с такими областями филологического знания, как лингвистика текста, текстология, стилистика текста (в рамках текстоведения), риторика, психолингвистика, культура речи (в рамках речеведения), а также с квантитативной лингвистикой, суггестивной лингвистикой, лингвокультурологией.

В настоящее время с анализом текста работает большое количество программных приложений, позволяющих обрабатывать большие объемы текстов на естественных языках с различными целями и при использовании различных средств, например:

1. программное приложение Voyant анализирует лексико-грамматическую структуру англоязычного текста, с последующим осуществлением количественного анализа этих структур [https://www.voyant-tools.org];

2. Text Analyzer осуществляет подсчет наиболее частотных слов и фраз в англоязычном тексте [https://www.capterra. com/p/151928/Text- Analyzer/];

3. Sketch Engine позволяет выявить в текстах различных объемов ключевые слова и коллокации, создавая контекстный словарь для данного текста [https://www.sketchengine.co.uk];

4. приложения TAPoR [https://www.tapor.ca], Word2vec [http://code.google.com/p/word2vec/] представляют собой инструменты для вычисления векторных представлений слов и формирование лексико- семантических полей текста. Все эти приложения ориентированы в большинстве случаев на работу с текстами на английском языке.

Среди основных задач, на которые ориентированы данные исследования, одной из наиболее важных является задача определения авторства текста. Авторизация относится к числу классических проблем филологического исследования. Основы данного вопроса были заложены

В. В. Виноградовым [4, с. 306]. В своем труде «О языке художественной литературы» он отмечал, что большинство исследователей рассматривают в качестве параметра определения авторского стиля лишь единство и близость идей «без семантикостилистического сопоставления и анализа форм их выражения». В. В. Виноградов предлагал в качестве метода атрибуции исследование словаря «любимых, специфически свойственных автору слов» [4, с. 304].

В настоящее время развитие данного направления работы с текстом проходит в рамках «количественной стилистики» - стилеметрии. В этой области можно выделить работы таких отечественных исследователей, как А. Н. Баранов [1], Т В. Батура [2], К. И. Белоусов [3], Г. А. Доброзракова [7], Г. Ф. Дусакова [3], И. М. Гилилов [5], О. В. Кукушкина [9], Д. В. Леонов [3], М. Б. Малютов [10], М. А. Марусенко [11], Ю. Н. Орлов [13], А. В. Пигарева [14], А. А. Поликарпов, Е. С. Родионова [15, 16], Д. М. Хмелев [18,19], Т. Х. Черкасова [14].

Среди зарубежных исследователей, работающих в данной области, R. Cilibrasi [20], M. Eder [21], Foster [22], A. Kaltchenko [23], M. Kestermont [21], J. Rybicki [21], O. de Vel [25]

Авторизация включает как литературную, так и лингвистическую составляющую. При этом использование количественных методов, как наиболее распространенных, оказывается неизбежным. Одним из перспективных направлений в этой области является развитие теории образов. В этом случае стиль описывается как количество определенных параметров - средняя длина предложения, количество вложенных синтаксических структур количество слов в предложении, количество предложении в абзаце и т д. [11]. Разработаны подходы, основанные на изучении количественных особенностей формальной структуры текста, связанных с выражением типов чужой и авторской речи. Соотношение чужой речи с авторской также является стилеобразующим фактором («формально пунктуационный метод») [6].

А. Н. Баранов предложил метод экспертизы текста, основанный на методике анализа квазисинонимичных лексем. Данный метод включает три направления: множественная неопределенность, сравнение по образцу и конкуренция образов. В процессе обработки текстов осуществлялся поиск и подсчет наречий степени, частиц, вводных слов и выражений, фразеологизмов, глаголов речи, союзов и союзных слов [1].

Исследование К. И. Белоусова, Г. Ф. Дусаковой, Д. В. Леонова, осуществленное в рамках авторизации текста имеет целью разработку метода определения авторства посредством выявления размера предложения на основе ритмических паттернов. Метод реализован в программном средстве АРСТ (Анализатор ритмической структуры текста). Материалом послужили более 300 рассказов 20 русских прозаиков. Абсолютные значения размеров предложений переводятся в значения порядковой шкалы в рамках двух моделей: квартилей и децилей. На основе полученной цепочки размеров предложений, относящихся к тем или иным кварти- лям/децилям, генерируются соответствующие матрицы переходов для данного текста.

Полученные матрицы переходов с помощью метода ранговой корреляции сопоставляются с эталонными матрицами писателей и получают коэффициент корреляции с каждой из «писательских» матриц. Затем создается таблица N*M, где N - количество отобранных для анализа произведений, M - количество анализируемых авторов; в ячейках располагаются коэффициенты ранговой корреляции для пары: Текст - Автор. В итоге анализируется полученная таблица; делаются выводы о вероятностной атрибуции текстов с помощью параметра ритма размеров предложений текстов [3].

В рамках стилеметрии в 2015 г. исследователями M. Eder, M. Kestemont, J. Rybicki было создано приложение Stylo, направленное на определение авторства текстов в рамках компьютерной стилистики, то есть использующее такие средства авторизации, как распознавание жанров, развитие стиля («стилохронометрия»). Инструмент включает в себя многомерное масштабирование, кластерный анализ, бутстрап-консенсусные деревья. Приложение выявляет наиболее частотные сочетания слов для того или иного автора и проводит анализ n- грамм [21].

С нашей точки зрения, наиболее эффективным способом приблизиться к решению вопроса авторизации является объединение и синхронизация работы всех выявленных в ходе пока немногочисленных исследований в этой области параметров оценки авторства текстов.

Одним из таких параметров, помимо перечисленных выше, предположительно является употребление количественных наречий в художественном тексте. Этот аспект является довольно показательным для индивидуального стиля автора. Безусловно, употребление наречий характеризуется в первую очередь спецификой языка, в частности особенностями их позиции, дистрибуции, употребления в предложениях различных коммуникативных типов, частотности употребления тех или иных наречий в языке в целом и т. д. Однако исследования показывают, что частотность и набор наречий в произведениях разных авторов не одинаков, следовательно, данный аспект может служить показателем авторской специфики. Целью данного исследования является выяснение возможности влияния количественных наречий на специфику индивидуального стиля автора, возможности их участия в анализе ритмики произведения в качестве одного из средств ритмизации для определения авторского стиля.

С целью определения частотности употребления количественных наречий в художественном тексте был проведен анализ следующих произведений французских авторов:

- Stendhal (1783-1842) : «Le rouge et le noir» (SRN), « La Chartreuse de Parme» (SCP);

- H. de Balzac (1799-1850): «La Peau de chagrin« (BPC), «Le Colonel Chabert« (BCC), «Eugenie Grandet« (BEG), «Le Pere Goriot« (BPG);

- G Flaubert (1821-1880): «Madame Bovary» (FMB), «Education sentimentale» (FES), «Bouvard et Pecuchet» (FBP), «Salammbo»

- G de Maupassant (1850-1893): «Bel ami» (MBA), «Mont- Oriol» (MMO), «Pierre et Jean» (MPJ), «Fort comme la mort», (MFCM);

- E. Zola (1840-1902): «Au Bonheur des dames» (ZBD), «Germinal» (ZG).

Напомним, что для анализа были выбраны количественные наречия высокой, средней и слабой степени интенсивности (beaucoup, tres, trop, assez, peu, un peu) и вопросительное наречие combien. Их выбор обусловлен тем, что количественные наречия обладают комплексом своеобразных функционально- семантических признаков, а также характеризуются самой широкой сферой распространения и представляют наибольший интерес по своим семантическим, функциональным и дистрибутивным признакам.

Французские количественные наречия характеризуются очень широкой сочетаемостью по сравнению с другими типами наречий: они употребляются в сочетании со всеми знаменательными частями речи. Наиболее частыми для количественных наречий являются конструкции с глаголом и прилагательным, однако каждое наречие имеет свою специфику: beaucoup и peu опережают другие наречия по сочетаниям с существительными, tres - по сочетаниям с прилагательными.

В ходе данного исследования был высчитан средний процент употребления данных наречий в совокупности произведений перечисленных выше авторов. При этом для анализа были отобраны произведения каждого из авторов, которые в совокупности имеют приблизительно одинаковое общее количество слов (=300000). Результаты данного исследования отражены в таблицах 1-5, представляющих количественное употребление наречий по авторам:

Таблица 1. Употребление количественных наречий в текстах Г. де Мопассана (GM)

нар.	beaucoup	tres	trop	assez	peu	un peu	combien	общ. к- во слов
частота	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.
MFCM	49	0,067	98	0,135	67	0,092	14	0,019	306	0,421	128	0,175	14	0,019	72745
MPJ	33	0,067	72	0,146	35	0,071	23	0,047	185	0,0376	68	0,138	9	0,018	49259
MMO	50	0,059	145	0,170	62	0,073	25	0,029	285	0,335	95	0,112	6	0,007	85161
MBA	54	0,054	147	0,147	77	0,077	47	0,047	343	0.343	141	0,141	7	0,007	99950
ср. к- во	46,5	0,06175	115,5	0,1495	60,25	0,07825	27,25	0,0355	279,75	0,28415	108	0,1415	9	0,01275	307115

Таблица 2. Употребление количественных наречий в. текстах О. де Бальзака (OB)

нар.	beaucoup	tres	trop	assez	peu	un peu	combien	общ. к- во слов
частота	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.
BEG	24	0,037	34	0,522	41	0,063	35	0,054	165	0,253	17	0,026	7	0,012	65123
BPC	17	0,019	21	0,023	53	0,058	71	0,078	256	0,280	15	0,016	25	0,027	91336
BPG	25	0.027	14	0,015	82	0,089	58	0,063	206	0,225	21	0,023	22	0,024	91708
BCC	96	0,355	4	0,015	15	0,056	18	0,067	75	0,278	8	0,030	3	0,011	27013
BG	12	0,058	9	0,043	9	0,043	17	0,082	40	0,193	2	0,010	10	0,048	20762
ср.к- во	34,8	0,0952	16,4	0,1236	40	0,0618	39,8	0,0688	111,2	0,2458	12,6	0,021	13,4	0,0244	295942

Таблица 3. Употребление количественных наречий в текстах Г. Флобера (GF)

нар.	beaucoup	tres	trop	assez	peu	un peu	combien	общ. к- во слов
частота	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.
FBP	30	0,033	57	0,062	71	0,078	15	0,016	284	0,311	56	0,061	11	0,012	91402
FMB	52	0,045	34	0,030	90	0.078	35	0,030	325	0,282	93	0,081	6	0,005	115135
FS	27	0,026	18	0,017	66	0,064	16	0,020	241	0,234	30	0,030	6	0,006	103164
ср.к- во	36,3	0,03467	36,3	0,03633	75,67	0,0733	22	0,022	283,333	0,2757	59,667	0,0573	7,667	0,0077	309701

Таблица 4. Употребление количественных наречий в текстах Стендаля (St)

нар.	beaucoup	tres	trop	assez	peu	un peu	combien	общ. к- во слов
частота	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.
SRN	109	0,061	68	0,038	156	0,088	122	0,068	705	0,396	125	0,070	37	0,021	177734
SCP	121	0,064	65	0,034	139	0,073	128	0,067	717	0,378	132	0,070	25	0,013	189779
ср. к- во	115	0,0625	66,5	0,036	147,5	0,0805	125	0,0675	711	0,387	128,5	0,07	31	0,017	367513

Таблица 5. Употребление количественных наречий в текстах Э. Золя (EZ)

нар.	beaucoup	tres	trop	assez	peu	un peu	combien	общ. к- во слов
частота	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.	абс.	относ.
ZBH	40	0,031	245	0,189	91	0,070	37	0,028	350	0,269	46	0,035	5	0,004	129915
ZG	37	0,022	177	0,105	158	0,094	51	0,030	505	0,299	61	0,036	4	0,002	168576
ср.к- во	38,5	0,0265	211	0,147	124,5	0,082	44	0,029	427,5	0,284	53,5	0,0355	4,5	0,003	298491

Согласно результатам количественного анализа для каждого автора выстраивается своя система употребления количественных наречий. Однако наблюдаются общие тенденции в произведениях всех авторов, а именно редкое употребление наречия combien и высокая частотность употребления наречия peu. Преобладание количественного наречия peu связано со спецификой французского языка и способностью данного наречия сопровождать такие части речи, как прилагательное, причастие, наречие с положительной коннотацией, например, peu intelligent, peu aimable, peu interessant, peu difficile, peu doue, peu prudemment, peu souvent и т д. При этом наречие un peu, напротив, сопровождает прилагательные с негативной коннотацией un peu maigre, un peu dur, un peu brutal, un peu honteux и т д. Возможность обратного употребления данных наречий, безусловно, существует, однако эти случаи рассматриваются как исключительные: un homme un peu intelligent sait que<...>.

В основе этой тесной смысловой связи наречия количества и интенсивности peu (un peu) с лексемами положительной коннотации находится стремление французов создать положительный образ собеседника, что представляет собой своеобразие ритуалов вежливости, подчеркивающих статус человека в обществе, и предотвращает риск разрыва коммуникативных отношений между собеседниками. Если такой разрыв все же происходит, то невольно возникает стремление возобновить исходное равновесие [17, 8]. Так, сочетаниеpeu intelligent приближается по смыслу к отрицанию pas intelligent, а отрицание данного качества приводит к разрыву коммуникативных отношений, в связи с этим, выражение peu intelligent, представляет собой некоторое смягчение значения, осторожное высказывание [24].

Различное количество исследуемых наречий в совокупности художественных произведений перечисленных выше авторов, свидетельствует о том, что данные лексемы играют особую роль в создании индивидуального авторского стиля. После определения частоты употреблений наречий beaucoup, tres, trop, assez, peu, un peu, combien в художественных текстах был выявлен диапазон частоты вхождений данных наречий в текстах одного и того же автора. Так, наиболее частотными для Г. де Мопассана являются наречияpeu (185-343 единиц), un peu (68-141 единица), tres (72-147 единиц); для произведений О. де Бальзака - beaucoup (12-96), trop (9-82), peu (40-256); для романов Г. Флобера - наречия trop (66- 90), peu(241-325), un peu (30-93); для произведений Стендаля - наречия beaucoup (109-121), trop (139-156), assez (122-128), peu (705-717), un peu (125-132); для романов

Э. Золя характерны наречия tres (177-245), trop (91-158),peu (350-505).

Если рассмотреть только те наречия, верхняя граница частотности употреблений которых в произведениях данных авторов превосходит сотню, то картина будет следующей:

Стендаль - beaucoup (109-121), trop (139-156), assez (122-128),peu (705-717), unpeu (125-132);

Э. Золя - tres (177-245), trop (91-158), peu (350-505)

Г. де Мопассан - tres (72-147), peu (185- 343), un peu (68-141);

Г. Флобер - peu (241-325);

О. де Бальзак - peu (40-256).

В связи с тем, что для определения частоты вхождений данных наречий рассматривались одинаковые по объему фрагменты текстов с точки зрения количества словарного состава, можно сделать вывод о том, что наибольшей частотой их употребления характеризуются произведения Стендаля. На второй позиции находятся произведения Э. Золя, затем романы Г. де Мопассана, Г. Флобера и О. де Бальзака. Простой подсчет общего количества наречий и каждого наречия в отдельности в текстах данных авторов подтверждает наибольшую частоту употребления количественных наречий в произведениях Стендаля, однако выстраивает остальных авторов несколько иным образом:

Таблица 6. Сводная информация по количеству употребления наречий в произведениях французских авторов

автор/ наречие	beaucoup	tres	trop	assez	peu	un peu	combien	сумма
Stendhal	230	133	295	250	1422	257	62	2649
G. de Maupassant	186	462	241	109	1119	432	29	2578
E. Zola	77	422	249	88	855	107	9	1807
G. Flaubert	109	109	227	66	850	179	23	1563
O. de Balzac	174	82	200	199	742	63	69	1529
Общее количество наречий	776	1208	1212	712	4988	1038	192	10126

За счет наречий с меньшей частотой употребления (beaucoup, assez, combien) произведения Э. Золя оказываются в третьей позиции после романов Г. де Мопассана. Данные таблицы отчетливо показывают различную степень частотности употребления наречий в произведениях французских писателей-романистов. В результате мы можем выделить следующие характеристики употребления количественных наречий в текстах французских авторов:

- наибольшее количество употреблений исследуемых наречий в работах Стендаля;

- разрыв в употреблении наречий tres (максимальное количество у Г. де Мопассана и Э. Золя), assez (у О. де Бальзака и Стендаля), un peu (у Г. де Мопассана);

- приблизительно равное количество употребления наречий tres, trop, assez у Г. де Мопассана и Э. Золя;

- приблизительно равное количество наречий trop, assez, peu у Э. Золя и Г. Флобера;

- разрыв в употреблении наречий beaucoup у Стендаля и Э. Золя, tres у Г. де Мопассана и О. де Бальзака; assez у Стендаля и Г. Флобера; peu у Стендаля и О. де Бальзака; un peu у Г. де Мопассана и О. де Бальзака;

- наибольшее количество употреблений наречия combien у О. де Бальзака.

Данное исследование открывает перспективы дальнейшего выстраивания теории авторизации на основе такого показателя, как частота и характер употребления наречий количества и интенсивности. В данной статье на материале прозаических произведений французских писателей-романистов и натуралистов 19 в. Стендаля, Г. Флобера, О. де Бальзака, Г. де Мопассана и Э. Золя было проведено исследование частоты употребления данных наречий в текстах. Такой метод авторизации работает также в совокупности с ритмикой текста, которая на уровне употребления количественных наречий проявляется в форме градационного повтора. Как было упомянуто выше, данные наречия имеют свою специфику употребления со стилистической, семантической, дистрибутивной и прагмалингвистической точек зрения, в связи с этим актуальной остается проблема выявления их специфики для произведений представленных выше авторов с точки зрения данных параметров. Анализ дистрибуции количественных наречий может оказать существенное влияние на определение особенностей индивидуального стиля писателя.

Библиографический список

количественное наречие французская литература

1. Баранов, А. Н. Введение в прикладную лингвистику [Текст] / А. Н. Баранов. - М. : Книжный дом «ЛИБРИКОМ», 2012. - 368 с.

2. Батура, Т В. Формальные методы установления авторства текстов и их реализация в программных продуктах [Текст] / Т В. Батура // Программные продукты и системы, 2013. - № 4. - С. 286-295.

3. Белоусов, К. И. Анализатор ритмической структуры ритмической структуры текста: атрибуция текстов на основе ритмических паттернов [Текст] / К. И. Белоусов, Г. Ф. Дусакова, Д. В. Леонов // Цифровая гуманитаристика: ресурсы, методы, исследования. Материалы Международной научной конференции. Часть 1. - Пермь : Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2017. -

B. 49-52.

4. Виноградов, В. В. О языке художественной литературы [Текст] / В. В. Виноградов. - М. : Государственное издательство художественной литературы, 1959. - 656 с.

5. Гилилов, И. М. Игра об Уильяме Шекспире, или

Тайна Великого Феникса [Электронный ресурс] / И. М. Гилилов. - М. : Международные отношения, 2000. - Режим доступа: http://svr-lit.ru/svr-

lit/gililov/index.htm

6. Гринбаум, О. Н. Строфа как мера гармонии:

продолжение разговора [Электронный ресурс] / О. Н. Гринбаум // Вестник СПбГУ. - СПб. : СПбГУ, 2014. - Режим доступа:

vestnikphil.spbu.ru/sites/default/files/ГринбаумОН.pdf.

7. Доброзракова, Г. А. Псевдонимные юморески и фельетоны Сергея Довлатова. К вопросу атрибуции [Текст] / Г. А. Доброзракова // Вопросы литературы. Вып. 4. 2014. - С. 21-54.

8. Карасик, В. И. Язык социального статуса: монография [Текст] / В. И. Карасик. - М. : ИТДГК «Гнозис», 2002. - С. 71-98.

9. Кукушкина, О. В. Определение авторства текста

с использованием буквенной и грамматической информации [Текст] / О. В. Кукушкина,

А. А. Поликарпов, Д. В. Хмелев // Проблемы передачи информации, 2001. - Т 37, вып. 2. - С. 96-108.

10. Малютов, М. Б. Обзор методов и примеров атрибуции текстов [Текст] / М. Б. Малютов // Обозрение прикладной и промышленной математики, 2005. - № 1. - С. 41-78.

11. Марусенко, М. А. Атрибуция анонимных и

псевдонимных литературных произведений методами теории распознавания образов [Текст] /

М. А. Марусенко. - Л. : Изд.-во Ленингр. ун-та, 1990. - 164 с.

12. Марусенко, М. А. В поисках потерянного автора. Этюды атрибуции [Текст] / М. А. Марусенко, Б. Л. Бессонов, Л. М. Богданова, М. А. Аникин, Н. Е. Мясоедова. - СПб. : Филол. фак. С.-Петерб. гос. ун-та, 2001. - 209 с.

13. Орлов, Ю. Н. Определение жанра и автора литературного произведения статистическими методами [Текст] / Ю. Н. Орлов, К. П. Осминин // Прикладная информатика, 2010. - № 2. - С. 95-108.

14. Пигарева, А. В. Определение авторства текста статистическими методами [Текст] / А. В. Пигарева, Т Х. Черкасова // Фундаментальные и прикладные науки сегодня: материалы X международной научнопрактической конференции (26- 27 декабря 2016 г.). - Т 3. - Норт-Чарлстон, 2016. - С. 157-160.

15. Родионова, Е. С. Методы атрибуции художественных текстов [Текст] / Е. С. Родионова // Структурная и прикладная лингвистика. Вып. № 7: Межвуз. сб. / под. ред. А. С. Герда. - СПб. : Изд-во С-Петер. ун-та, 2008. - С. 118-127.

16. Родионова, Е. С. Параметризация стилей: отбор информативных параметров при атрибуции пьес Мольера [Текст] / Е. С. Родионова // Вестник Санкт- Петербургского университета. Сер 9. Филология. Востоковедение. Журналистика. Вып. 2 - Ч. 2. - 2007. - С. 61-67.

17. Токмачева, М. А. «Savoir - vivre» как один из основных концептов вежливости во французском языке [Текст] / М. А. Токмачева, Е. А. Медяник // Актуальные вопросы современной филологии и журналистики, № 4(27), 2017. - С. 76-82.

18. Хмелев, Д. В. Распознавание автора текста с использованием цепей А. А. Маркова [Текст] / Д. В. Хмелев // Вестник МГУ им. М. В. Ломоносова, сер. 9, серия Филология, № 2, 2000. - С. 115-126.

19. Хмелев, Д. В. Сложностной подход к задаче определения авторства [Текст] / Д. В. Хмелев // Тезисы конгресса «Русский язык: исторические судьбы и современность». - М. : МГУ, 2001. - С. 426-427.

20. Cilibrasi R. Clustering by compression /

R. Cilibrasi, P Vitanyi. CWI manuscript, 2003. - Режим доступа: http://homepages.cwi.nl/cilibrar/

21. Eder M., (2016) Stylometry with R: a package for

computational text analysis / J. Rybicki, M. Kestemont // R Journal, № 8 (1), 2016. - P 107-121. - Режим

доступа: https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ- 2016- 007/index.html

https://sites.google.com/site/computationalstylistics/stylo

22. Foster D. Author unknown: on the trail of anonymous / D. Foster. H. Holt. - N. Y., 2000.

23. Kaltchenko A. Algorithms for estimating Information Distance with appl. to Bioinformatics and Linguistics / А. Kalitchenko, 2004. - Режим доступа: http://arxiv.org./abs/cs.CC/0404039/.

24. Martin R. Analyse semantique du mot «peu» /

R. Martin // Langue francaise. n°4, 1969. La semantique, sous la direction de Alain Rey. - P. 75-87. - Режим доступа: www.persee.fr/doc/lfr_0023-

8368_1969_num_4_1_5460

25. O. de Vel Multi-Topic E-mail Authorship Attribu

tion Forensics / O. de Vel, A. Anderson, M. Corney,

F. Mohay // Workshop on Data Mining for Security Applications, 8th ACM Conference on Computer Security (CCS'2001), 2001. - Режим доступа:

https ://eprints. qut.edu.au/8019/1/8019.pd

Reference List

1. Baranov, A. N. Vvedenie v prikladnuju lingvisti- ku = Introduction to applied linguistics [Tekst] /

A. N. Baranov. - M. : Knizhnyj dom «LIBRIKOM», 2012. - 368 s.

2. Batura, T. V. Formal'nye metody ustanovlenija avtorstva tekstov i ih realizacija v programmnyh produk- tah = Formal methods of establishing authorship of texts and their realization in software products [Tekst] / T. V. Batura // Programmnye produkty i sistemy = Pro- grammnye produkty i sistemy, 2013. - № 4. - S. 286-295.

3. Belousov, K. I. Analizator ritmicheskoj struktury ritmicheskoj struktury teksta: atribucija tekstov na osnove ritmicheskih patternov = Analyzer of a rhythmic structure of the text: attribution of texts on the basis of rhythmic patterns [Tekst] / K. I. Belousov, G. F. Dusakova,

C. V. Leonov // Cifrovaja gumanitaristika: resursy, meto- dy, issledovanija. Materialy Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii. Chast' 1 = Digital humanitaristics: resources, methods, researches. Materials of the International scientific conference. Part 1. - Perm' : Permskij gosudarstven- nyj nacional'nyj issledovatel'skij universitet, 2017. - C. 49-52.

4. Vinogradov, V. V. O jazyke hudozhestvennoj litera-

tury = About fiction language [Tekst] /

V. V. Vinogradov. - M. : Gosudarstvennoe izdatel'stvo hudozhestvennoj literatury, 1959. - 656 s.

5. Gililov, I. M. Igra ob Uil'jame Shekspire, ili Tajna

Velikogo Feniksa = Game about William Shakespeare, or the Mystery of Great Phoenix [Jelektronnyj resurs] / I. M. Gililov. - M. : Mezhdunarodnye otnoshenija,

2000. - Rezhim dostupa: http://svr-lit.ru/svr-

lit/gililov/index.htm

6. Grinbaum, O. N. Strofa kak mera garmonii:

prodolzhenie razgovora = Strophe as harmony measure: continuation of a conversation [Jelektronnyj resurs] / O. N. Grinbaum // Vestnik SPbGU. - SPb. : SPbGU, 2014. - Rezhim dostupa: vest-

nikphil.spbu.ru/sites/default/files/GrinbaumON.pdf.

7. Dobrozrakova, G. A. Psevdonimnye jumoreski i fel'etony Sergeja Dovlatova. K voprosu atribucii = Pseudonym humoresques and feuilletons by Sergei Dovlatov. To the question of attribution [Tekst] /

G. A. Dobrozrakova // Voprosy literatury = Voprosy litera- tury. - Vyp. 4. 2014. - S. 21-54.

8. Karasik, V. I. Jazyk social'nogo statusa: monografi- ja = Language of the social status: monograph [Tekst] / V. I. Karasik. - M. : ITDGK «Gnozis», 2002. - S. 71-98.

9. Kukushkina, O. V. Opredelenie avtorstva teksta s ispol'zovaniem bukvennoj i grammaticheskoj informacii = Definition of authorship of the text with use of alphabetic and grammatical information [Tekst] / O. V. Kukushkina,

A. A. Polikarpov, D. V. Hmelev // Problemy peredachi informacii = Information transfer problems, 2001. - T 37, vyp. 2. - S. 96-108.

10. Maljutov, M. B. Obzor metodov i primerov atribucii tekstov = Review of methods and examples of texts attribution [Tekst] / M. B. Maljutov // Obozrenie

129 prikladnoj i promyshlennoj matematiki = Obozrenie pri- kladnoy i promyishlennoi matematiki, 2005. - № 1. -

S. 41-78.

11. Marusenko, M. A. Atribucija anonimnyh i psev- donimnyh literaturnyh proizvedenij metodami teorii raspoznavanija obrazov = Attribution anonymous and type-alias of literary works with methods of the theory of images recognition [Tekst] / M. A. Marusenko. - L. : Izd.- vo Leningr. un-ta, 1990. - 164 s.

12. Marusenko, M. A. V poiskah poterjannogo

avtora. Jetjudy atribucii = In search of the lost author. Etudes of attribution [Tekst] / M. A. Marusenko, B. L. Bessonov, L. M. Bogdanova, M. A. Anikin,

N. E. Mjasoedova. - SPb. : Filol. fak. S.-Peterb. gos. unta, 2001. - 209 s.

13. Orlov, Ju. N. Opredelenie zhanra i avtora litera- turnogo proizvedenija statisticheskimi metodami = Definition of a genre and author of the literary work with statistical methods [Tekst] / Ju. N. Orlov, K. P. Osminin // Prikladnaja informatika = Prikladnaya informatika, 2010. - № 2. - S. 95-108.

14. Pigareva, A. V. Opredelenie avtorstva teksta statisticheskimi metodami = Definition of authorship of the text with statistical methods [Tekst] / A. V. Pigareva,

T. H. Cherkasova // Fundamental'nye i prikladnye nauki

segodnja: materialy X mezhdunarodnoj nauchno-

prakticheskoj konferencii (26-27 dekabrja 2016 g.) =

Fundamental and applied sciences today: materials of the X international scientific and practical conference ( December 26-27, 2016). - T 3. - Nort-Charlston, 2016. - S. 157-160.

15. Rodionova, E. S. Metody atribucii

hudozhestvennyh tekstov = Methods of attribution of art texts [Tekst] / E. S. Rodionova // Strukturnaja i prikladna- ja lingvistika = Structural and applied linguistics, Vyp. № 7: Mezhvuz. sb. / pod. red. A. S. Gerda. - SPb. : Izd-vo S-Peter. un-ta, 2008. - S. 118-127.

16. Rodionova, E. S. Parametrizacija stilej: otbor in- formativnyh parametrov pri atribucii p'es Mol'era = Parametrization of styles: selection of informative parameters at attribution of Moliere's plays [Tekst] /

D. S. Rodionova // Vestnik Sankt-Peterburgskogo univer- siteta. Ser 9. Filologija. Vostokovedenie. Zhurnalistika. Vyp. 2. = Bulletin of St. Petersburg university. Series 9. Philology. Oriental studies. Journalism. Issue 2. - Ch. 2. - 2007. - S. 61-67.

17. Tokmacheva, M. A. «Savoir - vivre» kak odin iz osnovnyh konceptov vezhlivosti vo francuzskom jazyke = «Savoir - vivre» as one of the main concepts of politeness in French [Tekst] / M. A. Tokmacheva, E. A. Medjanik // Aktual'nye voprosy sovremennoj filologii i zhurnalistiki = Aktualnye voprosy sovremennoi filologii i zhurnalistiki, № 4(27), 2017. - S. 76-82.

18. Hmelev, D. V. Raspoznavanie avtora teksta s ispol'zovaniem cepej A. A. Markova = Recognition of the author of the text with use of A. A. Markov's chains [Tekst] / D. V. Hmelev // Vestnik MGU im. M. V. Lomonosova, ser. 9, serija Filologija, № 2, 2000 = Bulletin of Lomonosov Moscow State University, Series 9, Philology series, No. 2. - S. 115-126.

19. Hmelev, D. V. Slozhnostnoj podhod k zadache opredelenija avtorstva = Complex approach to the problem of defining authorship [Tekst] / D. V. Hmelev // Te- zisy kongressa «Russkij jazyk: istoricheskie sud'by i sov- remennost'« = Theses of the congress «Russian: historical destinies and present». - M. : MGU, 2001. - S. 426-427.

20. Cilibrasi R. Clustering by compression / R. Cilibrasi, P. Vitanyi. CWI manuscript, 2003. - Режим доступа: http://homepages.cwi.nl/cilibrar/

21. Eder M., (2016) Stylometry with R: a package for computational text analysis / J. Rybicki, M. Kestemont // R Journal, № 8 (1), 2016. - P. 107-121. - Режим доступа: https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ- 2016- 007/index.html https://sites.google.com/site/computationalstylistics/stylo

22. Foster D. Author unknown: on the trail of anonymous / D. Foster. H. Holt. - N. Y., 2000.

23. Kaltchenko A. Algorithms for estimating Information Distance with appl. to Bioinformatics and Linguistics / А. Kalitchenko, 2004. - Режим доступа: http://arxiv.org./abs/cs.CC/0404039/.

24. Martin R. Analyse semantique du mot «peu» /

R. Martin // Langue francaise. n°4, 1969. La semantique, sous la direction de Alain Rey. - P 75-87. - Режим доступа: www.persee.fr/doc/lfr_0023-8368_1969_num_4_1_5460

25. O. de Vel Multi-Topic E-mail Authorship Attribution Forensics / O. de Vel, A. Anderson, M. Corney, G. Mohay // Workshop on Data Mining for Security Applications, 8th ACM Conference on Computer Security (CCS'2001), 2001. - Режим доступа: https://eprints.qut.edu.au/8019/1/8019.pd

Размещено на Allbest.ru

...