ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЛЕКСИЧЕСКИХ И МЕТРОРИТМИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ, ХАРАКТЕРНЫХ ДЛЯ ЖАНРА И СТИЛЯ И ИХ КОМБИНАЦИЙ В ПРОЦЕССЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
Authors: БАРАХНИН В Б. , КОЖЕМЯКИНА О Ю. , РЫЧКОВА Е В. , ПАСТУШКОВ И С. , БОРЗИЛОВА Ю С. 
Published: January 2025

В работе описан алгоритм извлечения характерных признаков для жанра и стиля. Работа выполнялась в рамках разработки программной системы, созданной в Институте вычислительных технологий СО РАН и предназначенной для комплексного анализа метроритмических и жанрово-стилистических характеристик поэтических текстов на русском языке. Система органично сочетает в себе как оригинальные программные модули, созданные непосредственно разработчиками системы и предназначенные для решения узкоспециализированных задач анализа поэтических текстов, так и программные продукты открытого доступа. Обобщённый подход, позволяющий рассматривать поэтические признаки в виде вектора, с одной стороны, позволяет использовать современные алгоритмы классификации и их ансамбли, с другой, такой подход имеет недостатки при малых объёмах корпусов, с которыми приходится работать. Поэтому наличие такого шага как верификация позволяет специалистам корректировать работу системы исходя из экспертных знаний, а также делает процесс классификации прозрачным. В качестве инструмента были применены библиотеки языка Python: scikit-learn, в которой реализованы алгоритмы классификации, а также методы их комбинирования, и ELI5, позволяющая установить соответствие между компонентами вектора признаков с конкретными признаками. Таким образом извлечение лексических и метроритмических признаков, характерных для жанра и стиля и их комбинаций улучшает процесс автоматизированной обработки текстов на русском языке, что продемонстрировано на основе подготовленного корпуса поэтических текстов А.С. Пушкина и К.Н. Батюшкова. Полученные результаты могут быть использованы для облегчения верификации классификатора, а также составления списка характерных для жанра и стиля признаков в творчестве того или иного поэта.

This paper describes the algorithm of automatic extraction of the characteristic features for the genre and the style. This work was carried out in the framework of the development of a software system created in the Institute of Computational Technologies of SB RAS and designed for a complex analysis of metrorhythmic and genre-stylistic characteristics of poetic texts in Russian. The paper presents the structure of the software system developed in the ICT SB RAS and intended for a complex analysis of metrorhythmic and genre-stylistic characteristics of poetic texts in Russian. The system organically combines both original program modules which are created directly by the system developers and intended for the solution of the single-purpose tasks of the analysis of the poetic texts, and open access software products. The generalized approach, which allows to consider the poetic features in the form of a vector, on the one hand, allows to use the modern algorithms of the classification and their ensembles, on the other, such approach has the disadvantages for small volumes of the texts with which it is necessary to work. Therefore, the presence of such a step as verification allows the specialists to adjust the operation of the system based on an expert knowledge, and also makes the classification process transparent. As a tool, the Python libraries were used: scikit-learn, in which the algorithms of the classification and also the methods of their combination were implemented; and ELI5, which allows to establish a correspondence between the components of the feature vector with specific features. So, the extraction of lexical and metrorhythmic features which are characteristic for the genre and style and of their combinations improved the process of automated processing of poetic texts in Russian what is shown on the base of the corpus of poetic texts of A.S. Pushkin and K.N. Batyushkov. The obtained results can be used for the verification of the classifier and for a list of characteristic features for the genre and the style of a poet.