CC BY
33
Романские языки
DOI 10.24411/2499-9679-2019-10322 УДК 821.133.1.05
Е. И. Бойчук https://orcid.org/0000- 0001-6600-2971
Количественные наречия как средство авторизации художественных текстов (на материале французской прозы XIX в.)
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19- 07- 00243
В статье представлен анализ употребления французских количественных наречий beaucoup, très, 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, très, 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, 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, призна-
Stendal, O. de Balzac, G. de Maupassant, G. Flaubert, E. Zola,
ка. 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 при-
© Бойчук Е. И., 2019
знакам. Это французские наречия beaucoup, très, 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, très, 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 лекси-ко- 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 семантико-стилистического 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], D. 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. Соотноше-
ние чужой речи с авторской также является стиле-образующим 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), «Eugénie Grandet« (BEG), «Le Père Goriot« (BPG);
- G. Flaubert (1821-1880): «Madame Bovary» (FMB), «Education sentimentale» (FES), «Bouvard et Pécuchet» (FBP), «Salammbô»
- 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, très, 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, très — 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 très 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
нар. beaucoup très 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
OB)
Таблица 3
Употребление количественных наречий в текстах Г. ^ Флобера (GF)___
нар. beaucoup très 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 très 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 très 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 intéressant, peu difficile, peu doué, 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, сочетание peu 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, très, 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 наречия peu (185-343 единиц), un peu (68-141 единица), très (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 très (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), un peu (125-132);
Э. Золя - très (177-245), trop (91-158), peu (350-505)
Г. де Мопассан - très (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 très 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 très (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 très, 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, très 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 прагмалингви-стической 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
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. -С. 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: Ы1р:/^г- 1it.ru/svr-И^Ш1оу/1Мех. Ыт
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 «Гно-зис», 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 научно-практической 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 sémantique du mot «peu» / R. Martin // Langue française, n°4, 1969. La sémantique, 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
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, D. 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
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 prikladnaja 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 = Par-ametrization of styles: selection of informative parameters at attribution of Moliere's plays [Tekst] / E. 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 sémantique du mot «peu» / R. Martin // Langue française, n°4, 1969. La sémantique, 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
Дата поступления статьи в редакцию: 22.01.2019 Дата принятия статьи к печати: 24.01.2019
