Автоматическая обработка текста и лингвистическое моделирование как способы решения проблем атрибуционной лингвистики

Политическая лингвистика. 2020. № 3(81). С. 215–224.

Хоменко А. Ю., Бенькович Е. Р., Гайнутдинова Д. И., Гасанова Л. Р., Костина А. А., Мазунина З. О., Николаева А. С., Пимонова Е. В.

В настоящей работе речь пойдет об апробации интегративной методики атрибуционного
анализа текста на русском языке, основанной на соединении результатов интерпретативного исследования материала и объективации этих результатов посредством математической статистики. Исследование построено по следующему алгоритму: 1) автоматическое извлечение из текста параметров, описывающих идиостиль с точки зрения прагматикона, тезауруса и лексикона автора; 2) поиск традиционных стиметрических текстовых данных; 3) присвоение веса каждому параметру; 4) построение математических моделей сравниваемых текстов; 5) сравнение математических моделей с целью выявления уровня их корреляции между собой. Поиск параметров, описывающих модель авторского идиостиля, ведется на основании подхода к тексту как к продукту деятельности конкретной языковой личности. Языковая личность автора описывается с позиции подхода Ю. Н. Караулова. Автоматическое извлечение предустановленных параметров осуществляется с помощью алгоритмов, сконструированных на ЯП Python. Для апробации алгоритма использованы тексты нежанровой художественной прозы разной тематики с заведомо известным авторством: "Наши» С. Д. Довлатова и «Обертон» В. П. Астафьева. Исследованием доказана работоспособность разработанной методики.

Ключевые слова: атрибуция текста