name: Лингвистическое моделирование как инструмент атрибуции текста
keyword_list: языковая личность математическая модель лингвистическая модель атрибуция атрибутивное программное обеспечение автоматическая обработка текста
abstract: Объект исследования - модели лингвистического исследования, а именно: модели текстовой атрибуции; методы и методики текстовой атрибуции, имеющие квантитативную, квалификативную и интегративную основы. Цель работы - создание интегративной методики текстовой атрибуции, основанной на сочетании квантитативного и квалификативного подходов к анализу текста в рамках модельной лингвистики, и разработка прототипа программного обеспечения на ее основе. Методико-методологическая база исследования представляет собой сочетание принципов когнитивной лингвистики, психолингвистики и структурной лингвистики в совокупности с исследованиями в области компьютерных наук. Методы когнитивной лингвистики и психолингвистики, как то: анализ языковой личности автора письменного текста по методике Ю.Н. Караулова, анализ компетенций языковой личности по методике С.М. Вула и Е.С. Горошко – помогают установить глубинную природу речевых структур, что позволяет объективно оценить сущность получаемой атрибуционной модели. Традиционный структуралистский подход к языку как уровневой системе (с применением морфологического, словообразовательного, лексического, синтаксического, семантического анализов) позволяет упростить сложные когнитивные структуры для их машинной формализации. Компьютерные методы анализа речевых структур (преимущественно автоматическая обработка текстов с целью вычленения идентификационных параметров) дают возможность преобразовать лингвистические модели в математические (с помощью методов математической статистики и теории вероятности) и сравнить их (посредством различных статистических метрик). Все указанные выше методы (когнитивные, компьютерные и психолингвистические) используются в рамках ведущего подхода диссертационного исследования – модельной лингвистики. Основными инструментами исследования является язык программирования «Python»  и разработанный с его помощью ресурс «ХоРом» (http://khorom-attribution.ru/#/). Достигнутые результаты: 1) Разработка структуры лингвистической модели, наиболее универсальной для атрибуции текстов любого объема и жанровой отнесенности и подходящей для формализации с помощью современных компьютерных инструментов. Теоретический вклад автора в разрабатываемую проблему также связан с созданием моделей анализа (формализованных правил для поиска) лингвистических конструкций и иных идентификационных компонентов языковой личности в автоматическом режиме. Также в работе была создана рейтерская таблица оценки любых лингвистических моделей, в том числе атрибуционных. 2) Создание атрибуционного ресурса "ХоРом". функционал разработанных моделей анализа и модели исследования, а также созданного на их основе электронного ресурса много шире изначально заложенных возможностей. Наработки можно использовать не только для решения идентификационной задачи атрибуционной лингвистики, но и для исследования языковой личности писателей, журналистов, политиков и пр., при проведении диагностики языковой личности конкретного человека для решения задач психолингвистики, психологии, для обследования обобщенной языковой личности той или иной социальной группы, субкультуры и др. в целях решения задач социолингвистики, социологии. Важно, что при использовании разработанной методики в любом из представленных выше случаев модель языковой личности будет отвечать принципам полноты, простоты, адекватности, технически точного и объективного описания оригинала, она будет экспланаторной, коммуникативной и интерпретируемой. Научная новизна работы заключается в создании аутентичной атрибуционной методики, включающей в себя как методы традиционного анализа текста и исследования языковой личности с когнитивной точки зрения, так и машинный автоматический анализ речи пишущего. Важно, что настоящая методика не только разработана, но и формализована: на ее основе создан прототип атрибуционного программного обеспечения открытого доступа, основанный на принципах модельной лингвистики: http://khorom-attribution.ru/#/. Результаты исследования были использованы в преподавании следующих научных дисциплин образовательной программы бакалавриата «Фундаментальная и прикладная лингвистика» НИУ ВШЭ (кампус в Нижнем Новгороде), образовательной программы «Политическая лингвистика» образовательной программы «Applied Linguistics and Text Analytics»: функциональные и когнитивные модели в лингвистике, лингвистическая экспертиза, компьютерные инструменты лингвистических исследований. Результаты исследования могут быть использованы также в преподавании таких дисциплин, как теория языка, корпусная лингвистика, психолингвистика и др.; Разработанная модель лингвистического анализа и формализованные правила, а также созданный на их основе электронный ресурс для полуавтоматической идентификации автора письменного текста используются автором работы при производстве судебных автороведческих экспертиз и исследований. Уровень эффективности работы полуавтоматической атрибуционной модели на текстах разных жанров и объемов следующий: 1) коллекция текстов художественной литературы (нежанровая проза), включающий тексты С.Д.Довлатова и В.П.Астафьева: 10 текстов (С.Д.Довлатова «Наши», «Чемодан», «Иностранка», «Заповедник», «Зона: Записки надзирателя», «Встретились, поговорили», В.П.Астафьева «Обертон», «Последний поклон», «Звездопад», «Так хочется жить»); средний объем текстов 20,000 слов. Accuracy, precision и recall  - 100%, F-мера 1; 2) коллекция текстов ресурса современной беллетристики; источник: «Книга фанфиков» (https://ficbook.net/): включает в себя тексты 3 авторов-женщин, 4 авторов-мужчин; всего 187 текстов; средний объем текстов от 1,500 до 40,000 слов. Accuracy – 83%, precision – 67%; recall –100%, F-мера 0,8; 3) коллекция текстов сетевой публицистики; источник: электронная газета «The Village»: включает в себя тексты 3 авторов-женщин, 3 авторов-мужчин; всего 600 текстов; средний объем текстов от 500 до 1,500 слов. Accuracy, precision и recall 100%, F-мера 1; 4) коллекция текстов обиходно-бытового дискурса; источник: развлекательный портал «ЯПлакалъ»: включает в себя тексты 3 авторов-женщин, 3 авторов-мужчин; всего 600 текстов; средний объем текстов от 50 до 100 слов. Accuracy – 40%, precision – 0; recall – 0. 5) коллекция текстов корпоративной русскоязычной переписки (официально-деловой дискурс): 2 автора-женщины, 2 автора-мужчины, всего 218 текстов; средний объем текстов от 50 до 500 слов. Accuracy – 80%, precision – 67% и recall – 100%, F-мера 0,8.  Область применения: 1) в филологических экспертизах при определении авторства известных художественных произведений (например, текстов Ф.М.Достоевского, М.А.Шолохова); 2) в судебных автороведческих экспертизах при решении диагностических и идентификационных задач, при анализе контента сети Интернет на предмет автоматического поиска содержания деликтной направленности (текстов, связанных с террористической, экстремистской деятельностью, педофилией и пр.), при решении научных задач, связанных с идентификацией лиц по письменной речи и определением характеристик пола, возраста, социального статуса этих лиц.
chairman_dissertation_council.name: Максим
chairman_dissertation_council.surname: Кронгауз
chairman_dissertation_council.patronymic: Анисимович
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор филологических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: B-6045-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 35084976700
chairman_dissertation_council.rinc_id: 102660
chairman_dissertation_council.url: https://www.hse.ru/org/persons/147023822
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-2956-0565
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 16.31.21
rubrics.name: Автоматическая обработка текста. Автоматический перевод. Автоматическое распознавание речи
rubrics.code: 16.21.21
rubrics.name: Методы лингвистических исследований
oecds.code: 06.02.OT
oecds.name: LINGUISTICS
speciality_codes.name: Теория языка
speciality_codes.code: 10.02.19
supervisors.fio: Романова Т.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор филологических наук
supervisors.speciality_code: Русский язык
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: НИКИТА
protection_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: НИКИТА
author_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения