Дельта Бёрроуза как инструмент решения проблемы несходства гимнографических коллекций (на материале немецкоязычных католических песнопений)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования заключается в выявлении и интерпретации черт различия между отдельными коллекциями текстов, которые представляют одинаковые историко-культурные эпохи в рамках двух изданий молитвенника “Gotteslob”. В католической Церкви немецкоязычных стран он является хранителем гимнографической традиции на протяжении последних 50 лет. Общий объем материала составил 358 текстов и около 41,5 тыс. словоупотреблений. В работе последовательно применяется такая методика стилеметрического анализа, как дельта Бёрроуза. На основании полученных данных делается вывод о нелинейности развития немецкоязычной католической гимнографии и о ретроспективном «изобретении традиции» этого жанра, что во многом и объясняет черты расхождения между проанализированными текстовыми коллекциями.

Об авторах

Михаил Витальевич Корышев

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: m.koryshev@spbu.ru

кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры сопоставительного изучения языков и культур

Россия

Список литературы

  1. Kovalev B. V. From Сlassics to Digital Philology: On the Origin and Growth of Stylometry // Philologia Classica. 2024. Vol. 19 (2). P. 347–360.
  2. Литвинова Т. А. Стилеметрическая идентификация автора текста. Воронеж, 2022.
  3. Христианская гимнография: история и современность / отв. ред. М. Р. Ненарокова. М.: ИМЛИ РАН, 2019.
  4. Burrows J. F. ‘Delta’: a Measure of Stylistic Difference and a Guide to Likely Authorship // Literary and Linguistic Computing. 2002. Vol. 17, № 3. P. 267–287.
  5. Hoover D. L. Testing Burrows’s Delta // Literary and Linguistic Computing. 2004. Vol. 19. № 4. P. 453–475.
  6. Argamon S. Interpreting Burrows’s Delta: Geometric and Probabilistic Foundations // Literary and Linguistic Computing. 2008. Vol. 23. № 2. P. 131–147.
  7. Eder M. Does Size Matter? Authorship Attribution, Small Samples, Big Problem // Digital Scholarship in the Humanities. 2015. Vol. 30. № 2. P. 167–182.
  8. Jockers M. L., Witten D. A Comparative Study of Machine Learning Methods for Authorship Attribution // Literary and Linguistic Computing. 2010. Vol. 25. № 2. P. 215–223.
  9. Hiley D. Western Plainchant: A Handbook. Oxford: Clarendon Press, 1993.
  10. Unguendoli F., Cristadoro G., Beghelli M. Stylometry and Automatic Attribution of Medieval Liturgical Monodies // Italian Journal of Computational Linguistics. 2018. Vol. 4. № 2. P. 91–105.
  11. Khokhlova M., Koryshev M. A. Corpus of Liturgical Texts in German: Towards Multilevel Text Annotation // Proceedings of the Sixth International Conference on Computational Linguistics in Bulgaria (CLIB 2024). Sofia: Department of Computational Linguistics, Institute for Bulgarian Language, Bulgarian Academy of Sciences, 2024. P. 201–205.
  12. Eder M., Rybicki J., Kestemont M. Stylometry with R: A Package for Computational Text Analysis // R Journal. 2016. Vol. 8. № 1. P. 107–121.
  13. Адмони В.Г. Основы теории грамматики. М.–Л.: Наука, 1964.
  14. Hobsbawm E. The Invention of Tradition. Cambridge University Press, 1983.
  15. Hamacher Th. Beiträge zur Geschichte des katholischen deutschen Kirchenliedes. Paderborn: s.l., 1985.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».