Атрибуция анонимных и псевдонимных текстовна примере ранних работ Довлатова

Павлов Данил Андреевич

Атрибуция анонимных и псевдонимных текстовна примере ранних работ Довлатова

АННОТАЦИЯ выпускной квалификационной работы «Атрибуция псевдонимных текстов на примере ранних работ С.Довлатова» соискателя на степень бакалавра филологии Павлова Данила Андреевича выполненная на кафедре математической лингвистики Санкт-Петербургского государственного университета по образовательной программе: «Прикладная, экспериментальная и математическая лингвистика (английский язык)» Проблема авторства анонимных и псевдонимных произведений является одной из старейших филологических задач. Данная работа посвящена исследованию индивидуальных характеристик авторского стиля методом распознавания образов, где применяется многомерная классификация параметров, характеризующих стиль автора. Данная методика позволяет описать текст произведения в его совокупности, а не анализировать отдельные предложения на различных уровнях языковой системы. При этом постановка задачи и применение конечных результатов атрибуции осуществляется в рамках литературоведения, а аппарат и методы анализа относятся к математической сфере. В данной работе представлен опыт применения математических методов атрибуции текстов для решения проблемы авторства псевдонимных фельетонов и юморесок, опубликованных в периодических изданиях в конце 60-х начале 70-х г.г. XX века, авторство которых приписывают С.Довлатову. Объектом исследования стали характеристики индивидуальных авторских стилей С.Довлатова, а также потенциальных авторов спорных произведений. Для проверки атрибуционной гипотезы и достижения цели работы использован метод распознавания образов Теоретическая значимость работы состоит в опыте применения теории распознавания образов и описании индивидуального авторского стиля методами многомерной классификации с помощью стилеразличающего набора параметров. Практическая значимость данного исследования состоит в проверке литературоведческой гипотезы об авторстве некоторых псевдонимных произведений С.Довлатовым, что важно для более полного анализа раннего творчества писателя.

Комплексные проблемы общественных наук

Дипломы

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d365e5f1be77c40d58dd9

UUID: 33f87047-2b76-484c-9e1f-1187da735774

Язык: Русский

Опубликовано: больше 7 лет назад

Просмотры: 154

Павлов Данил Андреевич

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 436530 bytes

Поделиться работой

Санкт-Петербургский государственный университет Кафедра математической лингвистики Направление: «Лингвистика» Образовательная программа: «Прикладная, экспериментальная   и математическая лингвистика (английский язык)» АТРИБУЦИЯ АНОНИМНЫХ И ПСЕВДОНИМНЫХ ТЕКСТОВ НА ПРИМЕРЕ РАННИХ РАБОТ ДОВЛАТОВА Выпускная квалификационная работа соискателя на степень бакалавра филологии ПАВЛОВА ДАНИЛА АНДРЕЕВИЧА Научный руководитель: д.ф.н., профессор Марусенко Михаил Александрович Рецензент: д.ф.н., профессор Доброзракова Галина Александровна Санкт-Петербург 2016

Оглавление Введение ................................................................................................................................4 Глава 1. Методы атрибуции .................................................................................................. 7 1.1 История вопроса атрибуции различных текстов ........................................................7 1.2 Методы атрибуции........................................................................................................8 1.3 Метод распознавания образов ..................................................................................13 2.1 История вопроса.........................................................................................................18 2.2 Формирование атрибуционной гипотезы ..................................................................24 2.3 Формирование априорных классов ..........................................................................25 2.4 Описание априорных классов ...................................................................................30 2.5 Определение информативного набора параметров ...............................................33 2.6 Определение объема выборки..................................................................................39 2.7 Детерминированный алгоритм распознавания ........................................................40 2.8 Вероятностный алгоритм распознавания. ...............................................................43 2.9 Интерпретация результатов атрибуции ....................................................................46 !3

Введение Тема данной работы состоит в применении методов автоматической атрибуции анонимных и псевдонимных текстов на примере произведений, приписываемых С.Довлатову. Актуальность работы определяется историей проблемы установления авторства различных текстов, развитием методов атрибуции и математической моделированием текстов, а также исследованием раннего творчества С.Довлатова. Разрешение проблемы авторства необходимо, в том числе, и при составлении собраний сочинений писателя, биография и произведения которого приобретают все большую популярность в последние годы. Объект исследования данной работы – характеристики индивидуальных авторских стилей С.Довлатова, а также других потенциальных авторов спорных произведений - В.Циона и А.А.Матюшкина-Герке. Предмет исследования – псевдонимные фельетоны и юморески, опубликованные в периодических изданиях в конце 60-х начале 70-х г.г. XX века, авторство которых приписывают С.Довлатову. Ц ел ь р а бо т ы - р е ш е н и е п р о бл е м ы а вто р с т ва р а н н и х юмористических работ С.Довлатова, опубликованных в газетах Эстонии на рубеже 60-х - 70-х г.г. XX века с помощью математического метода атрибуции анонимных и псевдонимных произведений. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач: 1. провести обзор истории развития методов атрибуции текстов со спорным авторством; 2. оценить современное состояние проблемы атрибуции; 3. изучить применение методов распознавания образов; 4. рассмотреть историю вопроса авторства ранних произведений С.Довлатова и сформировать атрибуционную гипотезу; !4

5. осуществить проверку атрибуционной гипотезы. Методы: анализ, синтез, эксперимент. Для проверки атрибуционной гипотезы и достижения цели работы будет использован метод распознавания образов, математическое моделирование текстов на естественном языке с помощью математической статистики и вероятностного подхода. Теоретическая значимость работы состоит в применении теории распознавания образов и описании индивидуального авторского стиля методами многомерной классификации с помощью стилеразличающего набора параметров. Результаты исследования вносят вклад в популяризацию применения методов распознавания образов для атрибуции художественных произведения. Практическая значимость данного исследования состоит в проверке литературоведческой гипотезы об авторстве некоторых псевдонимных произведений С.Довлатовым, что важно для более полного анализа раннего творчества писателя. Основные разделы. Структура работы обусловлена обозначенными предметом, целью и задачами исследования. Данная работа состоит из введения, двух глав – теоретической и практической – заключения и библиографического перечня источников в алфавитном порядке. Введение раскрывает тему дипломной работы, ее актуальность, теоретическую и практическую значимость, а также определяет объект, предмет, цель, задачи и методы исследования. Глава 1 содержит теоретическое обоснование применяемого метода и состоит из следующих разделов: 1) История вопроса атрибуции различных текстов – обзор проблемы установления авторства художественных произведений, самые известные случаи спорного авторства; !5

2) Методы атрибуции – обзор методов, которые применялись для атрибуции текстов, оценка современного состояния проблемы; 3) Метод распознавания образов – описание применяемого метода, этапы процедуры атрибуции Глава 2 по священа практиче скому применению метода распознавания образов для атрибуции псевдонимных текстов, приписываемых С.Довлатову. Данная глава включает в себя следующие разделы: 1) История вопроса – анализ проблемы авторства ранних произведений С.Довлатова, обоснование выбранных объектов атрибуции; 2) Формирование атрибуционной гипотезы – обоснование выбора альтернативных авторов; 3) Формирование априорных классов – отбор текстов, соответствующих псевдонимным по жанру, стилю и времени написания; 4) Описание классов методами теории распознавания образов описание классов из априорного алфавита классов на языке параметров из априорного словаря параметров; 5) Определение информативного набора парамет ров – определение релевантных и нерелевантных для различения априорных классов параметров; 6) Определение объема выборки - уточнение объёма выборки априорных классов для установления координат эталонов классов; 7) Процедура выполнения детерминированного алгоритма распознавания; 8) П р о ц ед у р а в ы п ол н е н и я в е р оя т н о с т н о го а л го р и т м а распознавания; !6

9) Интерпретация результатов – проверка соответствия полученных результатов исходной литературно-критической гипотезе либо альтернативным гипотезам. В заключении подводятся итоги исследования, формулируются окончательные выводы по рассматриваемой теме. Глава 1. Методы атрибуции 1.1 История вопроса атрибуции различных текстов Проблема авторства анонимных и псевдонимных произведений является одной из старейших филологических задач. До изобретения книгопечатания (середина XV века), все литературные произведения распространялись в виде рукописей. Они подписывались автором только в редких случаях. Так, по сей день спорным является авторство произведений древнегреческих философов Платона и Аристотеля, поскольку до нашего времени не дошло ни одного автографа от произведений античной литературы. В средневековой литературе почти каждое произведение имело сложную историю и целый ряд авторов, причем часто древнейший из дошедших до нас списков отделялся несколькими столетиями от времени создания произведения. Так, существуют различные версии об авторе главного памятника средневековой русской литературы конца XII века «Слова о полку Игореве». Несколько гипотез были выдвинуты различными исследователями и об авторстве французского романа двенадцатого века "Вильгельм Английский", приписываемого Кретьену де Труа. !7

После появления книгопечатания проблема атрибуции текстов не исчезла. Вопросы возникают в случаях, когда большая часть произведений автора или не была опубликована при его жизни, или есть неточности и искажения, либо допущенные при публикации, либо сделанные вынуждено из-за цензуры. Неопубликованные в печати произведения могли существовать в качестве многочисленных списков, ни один из которых нельзя признать достоверным, как в случае с комедией в стихах "Горе от ума" А.С. Грибоедова. Отсутствие оригинальных рукописей, точных данных о создании произведения и необычная биография писателя могут вызывать сомнения об истинном авторстве тех или иных работ, возникают гипотезы о литературных мистификациях известных произведений. Например, не утихают споры по поводу исследований об авторстве романа «Тихий Дон» М.А.Шолохова и работ У.Шекспира. Вопросы определения истинного авторства приобрели особую актуальность на этапе изучения и издания наследия русских писателейклассиков. В разные годы возникали сомнения в подлинности произведений Н.А.Некрасова, В.В.Маяковского, А.П. Чехова, М.А. Булгакова. Также проводились исследования по атрибуции работ иностранных писателей, в частности Эмиля Ажара. 1.2 Методы атрибуции В классификации методов атрибуции, составленной академиком В.Виноградовым в 1961 г., выделялись 5 субъективных и 6 объективных принципа атрибуции. Виноградов относил группу объективных принципов к традиционной лингвистике, а лингвостатистические методы атрибуции в рамках его исследования имели лишь вспомогательную роль, т.к. !8

действенных методов определения авторства, основанных на формальном математическом аппарате, в начале 60-х годов XX века еще не существовало. Однако именно лингвостатистический анализ с использованием математических методов является наиболее эффективным, т.к. количественная оценка однородности состава и структуры сравниваемых текстов намного объективнее, чем любое стилистическое исследование. До 70-х годов двадцатого века среди атрибуционных методов «доминирова ли историко-документ а льные и филологиче ские исследования. Для выявления авторских особенностей применялся субъективный подход атрибуции, в соответствии с которым отбирались внешние детали авторского стиля, такие как любимые слова, термины, выражения» [12]. Впервые математико-статистические методы были применены в конце XIX века для атрибуции античных произведений. В работах Кэмпбелля и Люгославского (1867, 1897 годы) использовались методы выбора "оригинальных" слов и определения позиционного расположения определяющих и определяемых слов. Впервые в отечественной истории математический аппарат для решения задач атрибуции текстов был применен Н. А. Морозовым. В статье «Лингвистические спектры», опубликованной в 1915г., он, в отличие от предшествующих исследователей, опиравшихся на частотность знаменательных слов в тексте, использует при установлении индивидуального стиля писателя число служебных слов, поскольку они не связаны с темой и содержанием произведения. Так, при проведении атрибуции Морозов вычислял комбинации употреблений предлогов «в», «на» и частицы «не». Недостатком метода Морозова является то, что он не выходил за рамки анализа лексики: при увеличении объема текста, !9

количественное значение рассматриваемых характеристик сводится к средним показателям для русского языка [14]. С 60–70-х годов XX века лингвоматематические методы для описания индивидуального стиля автора применяются все чаще, разрабатываются принципы применения методов статистики к лексике и грамматике. Так, в исследованиях А.Якубайтис, А.Н.Скляревича рассматривалось число повторений какой-либо части речи в научнотехнических, поэтических и драматических текстах. В результате ученые пришли к выводу о структурности систем частей речи и считали, что достоверность результатов атрибуции повышется при увеличении числа рассматриваемых признаков. Исследование А.П. Василевича, опубликованное в 1981г. было посвящено употреблению цветонаименований в поэзии и прозе 19-20 веков. Основой анализа являлись индекс лексической оригинальности (соотношение частотности редких слов и частотности частых), индекс морфологической оригинальности (соотношение сложных и простых слов) и индекс насыщенности (частотность употребления цветонаименований). Результатом исследования стала характеристика «живописности» писателей разных эпох. Монография Ю.Тулдавы (1987 г.) обобщила опыт квантитативнолингвистиче ских исследований. В данной работе Ю.Тулдава сформулировал принципы системности и вероятностно-статистического характера организации лексики, а также выдвинул идею о взаимосвязи признаков, что и стало основой при разработке математического аппарата для оценки взаимосвязи параметров. В 70-е – 80-е годы XX века в отечественной лингвистике был проведен ряд исследований, посвященных квантитативно-структурному изучению текстов на синтаксическом уровне [11]. Это было связано с !10

пониманием стиля как структурно-синтаксической категории. При этом использование синтаксического анализа подразумевает анализ текста как на синтаксическом, так и на лексическом, фразеологическом и морфологическом уровнях. В этот период были проведены исследования методов стилистической диагностики, в центре которых был анализ графов синтаксических связей. Они были представлены в работах И.П. Севбо и Г.Я. Мартыненко. Однако диагностические параметры И.П. Севбо, и меры сложности Г.Я. Мартыненко, были связаны с характеристиками предложения, а не текста. Поэтому построение усредненного графа для целого текста и характеристики авторского стиля на его основе не может быть эффективным методом установления индивидуального авторского стиля. С конца 70-х г.г. XX века по настоящее время активно развивается компьютерная техника и программное обеспечение. Все больше исследователей проявляют интерес к применению вычислительной техники для автоматической обработки данных при анализе текстов, как на синтаксическом, так и на грамматическом и лексическом уровнях. Так, в исследовании норвежского филолога Г.Хетсо (1978) впервые была применена методика атрибуции, в основе которой лежал автоматизированный анализ текста. Исследователь пытался определить авторство текста, используя параметр "средняя длина предложения" с помощью частотных словарей и статистических данных. Позже данная методика была опровергнута как статистически бессмысленная. Специально разработанная компьютерная программа применялась и Л.В. Миловым при работе с древними текстами. Он производил обработку текста с помощью построения графов «сильных связей» по матрице частот парной встречаемости грамматических классов слов. !11

Одно из последних исследований по атрибуции текстов, также основанное на анализе лексики, было проведено Домиником Лаббе. В 2001 году он предложил формулу вычисления "межтекстового расстояния". В его исследовании лексический анализ текстового материала выполнен при помощи автоматического аппарата морфологического анализа. Каждое слово представлялось в виде записи, в которой было три компонента: словоформа, вокабула и соответствующая часть речи. Полученные результаты и были основой при вычислении «межтекстового расстояния» двух текстов, т.е. происходило определение мер близости или удаленности объектов атрибуции друг от друга. «Исследования Д. Лаббе обнаруживают серьезные недостатки методологического и статистиков е р оя т н о с т н о го ха р а кт е р а , с вя з а н н ы е в п е р ву ю оч е р ед ь с недостоверностью результатов атрибуции, осуществленной на основе анализа одного лишь лексического уровня» [12]. Подавляющее большинство исследований индивидуальных характеристик авторского стиля сводится к анализу лексического уровня, лексики синтаксиса и поэтической семантики. Разрабатываются методы автоматизации грамматического и морфологического анализа. Однако для описания текста необходим анализ его структуры, синтаксиса. Эффективный анализ индивидуального стиля автора в синтаксическом аспекте был впервые разработан М.А. Марусенко в 1990г. При атрибуции анонимных и псевдонимных произведений он использует методы распознавания образов, где применяется многомерная классификация признаков для определения индивидуальных характеристик авторского стиля. Данная методика позволяет охарактеризовать текст в его совокупности, а не анализировать отдельные предложения на различных уровнях языковой системы. Рассмотрим ее подробнее. !12

1.3 Метод распознавания образов Впервые применение методов распознавания образов для атрибуции анонимных и псевдонимных произведений было описано в 1990г. в монографии М.А. Марусенко [7]. В д а н н о й р а б от е т е кс т р а с с мат р и ва е т с я ка к с л ож н ы й лингвистический объект, который можно описать широким набором элементов с помощью многоуровневого анализа. В основе данного метода определения авторства анонимных и псевдонимных произведений лежит принцип многомерного статистического анализа, а именно теория распознавания образов. В терминах распознавания образов индивидуальный авторский стиль рассматривается как структурная синтаксическая категория. Стиль выражается, прежде всего, в синтаксисе языка: наборе конструкций, их расположении и взаимосвязи, представляющей общее целое. Таким образом, стиль определяется как «набор свойств (параметров), характеризующих состав, способы объединения и статистиковероятностные закономерности употребления речевых средств, образующих данную разновидность языка» [7, с. 17-18]. Набором свойств, характеризующих структуру текста в синтаксическом аспекте, становится в данном случае совокупность информативных параметров, чей состав определяется путем выполнения специальной процедуры отбора информативных параметров для каждого конкретного случая. Процедура атрибуции разделяется на три этапа [8, с 7]: 1. Формирование литературно-критической атрибуционной гипотезы, которое выполняется методами традиционного филологического анализа; !13

2. Поверка литературно-критической гипотезы с помощью средств теории распознавания образов. 3. Интерпретация результатов проверки атрибуционной гипотезы. Гипотеза считается статистически подтвержденной, если результаты распознавания согласуются с исходной литературно-критической атрибуционной гипотезой (при установленном уровне значимости). В противном случае гипотеза считается опровергнутой, и проверяется либо альтернативная гипотеза, либо переформулированная исходная гипотеза [9]. При реализации такой схемы атрибуции статистико-вероятностные методы анализа языка и стиля используются лишь в качестве вспомогательных средств для проверки исходной атрибуционнной гипотезы. Соответственно результаты анализа зависят от обоснованности данной гипотезы, методы распознавания образов лишь устанавливают наличие или отсутствие статистически значимых различий между атрибутируемым текстом и корпусом текстов предполагаемого автора. Проверка литературно-критической гипотезы происходит в несколько этапов с использованием определенного комплекса процедур в строгой последовательности [8, с 8-17]: 1. Определение априорного алфавита классов. Состав априорных классов определяется требованиями временной и жанровой однородности, а объем измеряется в основных единицах синтаксиса — предложениях. При необходимости возможно уточнение априорного алфавита классов, формируется рабочий алфавит классов. 2. Определение априорного словаря параметров. Определяется полный перечень параметров, характеризующих тексты, для которых разрабатывается система. Включаются параметры, !14

необходимые и достаточные для полного описания классов на языке данных параметров. Единицей параметрического описания априорных классов является предложение. 3. Описание классов из априорного алфавита классов на языке параметров из априорного словаря параметров. Каждому лингвистическому объекту, подвергаемому анализу в целях стилистической диагностики, ставится в соответствие математический объект p, характеризуемый n-мерным вектором, где n – число параметров. Описаниями классов на языке параметров являются их эталоны - точки, равноудаленные от точек, соответствующих объектам, принадлежащим каждому из классов. Описание объектов атрибуции на языке априорного словаря параметров происходит с помощью ручного анализа данных. 4. Определение информативного набора параметров. Этот этап атрибуции заключается в выделении из имеющегося информационного параметрического пространства необходимого и достаточного числа параметров для отнесения объекта к классу, благодаря чему удаляются лишние параметры. Процедура свертывания параметрического пространства производится путем обработки корреляционной матрицы связей параметров. Содержательным критерием информативности набора параметров служат слабая корреляция информативных параметров между собой и их сильная корреляция с остальными параметрами, не входящими в данную группу. Таким образом, вычисляются средняя внутригрупповая корреляция параметра, средняя внегрупповая корреляция параметра и значение критерия его эффективности. Для определения информативного набора параметров проводится описание априорных классов на языке параметров из априорного словаря параметров. Случайным образом формируются выборки объемом 100 предложений каждого априорного класса. Выбор информативных !15

параметров предполагает разбиение априорного набора параметров на два подмножества: релевантных и нерелевантных для различения априорных классов параметров. Релевантность определяется по t-критерию Стьюдента, пороговое значение которого равно 1,96 (при уровне значимости = 0,05). 5. Определение объема выборки При определении координат распознаваемых объектов желательно провести сплошное статистическое обследование, т.к. распознаваемые объекты зачастую имеют небольшой объем авторского текста. Для определения координат эталонов классов, наоборот, целесообразно применить выборочный метод, если позволяют объемы тестов априорных классов. Объем выборки определяется выборочным средним значением признака для совокупности, выборочным средним квадратичным отклонением, долей отбора и стандартной ошибкой оценки среднего совокупности. 6. .Детерминированный алгоритм распознавания Алгоритм распознавания предусматривает двухступенчатую процедуру распознавания: детерминированное и вероятностное. В качестве функции детерминированного алгоритма используется t-критерий Стьюдента, критическое значение которого при а=0,05 равно 1,96. Соответственно, если для параметра значение t-критерия при сравнении двух объектов меньше 1,96, то можно с вероятностью 0,95 говорить о принадлежности данных объектов к одному классу и наоборот. Используя выбранные с помощью такого метода параметры, можно составить решающее правило детерминированного алгоритма. Если объект по всем информативным параметрам относится к классу A и не относится к классу B, то он относится к классу A и наоборот. Если же для данного объекта по всем параметрам получен "отказ" или есть хотя бы два параметра, по одному из которых объект относится к классу A, а по другому к классу B, !16

то р е зул ьт атом буд е т от ка з от р а с п о з н а ва н и я и о с т а н о в ка детерминированного алгоритма. Далее в действие вступает вероятностный алгоритм. 7. Вероятностный алгоритм распознавания. Здесь в качестве функции расстояния между объектами в многомерном параметрическом пространстве и априорными классами используется взвешенное евклидово расстояние. Принадлежность объекта атрибуции одному из априорных классов определяется на основе вероятностного подхода. 8. Интерпретация полученных результатов. Подтверждение или опровержение первоначальной литературнокритической гипотезы, проверка альтернативных гипотез. Глава 2. Атрибуция псевдонимных текстов, приписываемых С.Довлатову !17

В вопросе установления авторства спорного произведения необходимо охарактеризовать его с биографической, идеологической и стилистической точек зрения, поскольку каждое произведение - это результат творчества писателя в определённый момент его жизни, литературной деятельности в конкретную историческую эпоху. При этом постановка задачи и применение конечных результатов атрибуции осуществляется в рамках литературоведения, а аппарат и методы анализа относятся к математической сфере. Неотъемлемой частью атрибуции будет являться установление стиля псевдонимного произведения и сравнение его со стилем предполагаемых авторов. Поскольку индивидуальный авторский стиль может отличаться в зависимости от жанра произведения и изменяться с годами, произведения все рассматриваемые произведения, как псевдонимные, так и работы потенциальных авторов, имеют жанровую однородность и принадлежат одному историческому периоду - второй половине 60-х и первой половине 70-х г.г. XX века. 2.1 История вопроса К вопросу атрибуции ранних работ С.Д.Довлатова специалисты обратились после «Вторых Довлатовских чтений», проходивших в 2011г. в Санкт-Петербурге. На встрече с участниками конференции главный редактор журнала «Звезда» и друг Довлатова А.Арьев раскрыл один из псевдонимов писателя – «С.Адер». Как показало дальнейшее исследование, существует большое количество псевдонимов, которые, как считают некоторые литературоведы, также принадлежат Довлатову. Под этими псевдонимами в периодической печати публиковались репортажи, !18

юморески и фельетоны. Юморески Довлатова появлялись в специальных сатирико-юмористических рубриках в журналах и газетах. Писатель еще до эмиграции публиковал короткие юмористические и сатирические произведения в конце 1960-х и в 1970-е годы в журналах «Крокодил», «Аврора», а также в эстонских газетах «Советская Эстония», «Вечерний Таллин», «Моряк Эстонии», но они остались практически незамеченными специалистами. Журналистская карьера Довлатова началась с работы в студенческой м н о гот и р а ж н о й г а з е т е « З а ка д р ы ве р фя м » Ле н и н г р а д с ко го кораблестроительного института. В этот период, с 1965 по 1969, молодой журналист публиковал отчеты, очерки, интервью, репортажи о жизни университета в том числе используя псевдоним «Д.Сергеев» [2]. В 1968 Довлатов совместно с Б. Тараторкиным выпускал юмористическую страницу "На полубаке». В 1970г. юмореска Довлатова "А вы читали Кафку?" была опубликована в журнале «Аврора» в юмористическом разделе «СЛОН». Довлатов печатался в «СЛОНе» еще 3 раза. Миниатюра «Дозвонился» появилась в печати в 1975, «С Ивановым шутки плохи» – в 1976 и, наконец, юмореска «Клад», которую автор подписал псевдонимом «Далматов», – в 1977. Несколько раз произведения Довлатова печатались в журнале «Крокодил»: в 1968 вышел рассказ «Когда-то жили в горах», в 1969 – рассказ «Победители», в 1971 – две комические миниатюры «У реки» и «Спасите наши уши!», а в 1972 – «Счастливчик». Но большинство своих фельетонов и юморесок Довлатов создал и опубликовал, работая в Таллине в 1972-1975г.г. Он сотрудничал с такими газетами, как: «Моряк Эстонии» (где работал ответственным секретарём), «Советская Эстония», (работал в отделе информации с 1973) и «Вечерний Таллин» (был внештатным корреспондентом). Первые псевдонимные публикации появляются в газете «Советская Эстония» осенью 1972 (к примеру, юмореска «Энтузиаст», за подписью !19

В.Сергеев). А подпись «Довлатов» можно увидеть в газете только 8 декабря 1972 года под очерком «Благодарите моего коня». В дальнейшем писатель использует как свое имя, так и несколько псевдонимов для публикации репортажей, рецензий, очерков, фельетонов и юморесок. Такая политика поддерживалась главным редактором издания Г.Турунком, создавалась видимость большого числа сотрудников. Так, в газете можно встретить такие псевдонимы, как: С.Адер, С.Кивистик, Братья Тривзоровы, О.Михайлов, Герб, О.Корюк, Д.Сильд. Одновременно Довлатов работает в газете «Вечерний Таллин», публикуясь в сатирической рубрике «Пчелка». Здесь можно встретить две юморески, опубликованные под именем Довлатова («На равных», 1972 и «Иванов не виноват!», 1973), а также множество юмористических произведений под псевдонимами Л.Бурых, О.Михалыч, И.Олеп, Н.Кох, И.Кузьмич, Х.Сирв, Х.Сире, Братья Тривзоровы. С конца 1972 в газете «Молодежь Эстонии» и с января по апрель 1973 в газете «Моряк Эстонии» появляются рецензии, очерки, корреспонденции, интервью, репортажи и юморески под фамилией «Довлатов». Во время короткого сотрудничества с газетой «Моряк Эстонии» Довлатов успел опубликовать в разделе «Пьянству – бой!» юмореску «Заведу себе бар…» под псевдонимом Д.Сергеев. Сергеев - один из первых псевдонимов писателя. Работая в 1965-1969г.г. в ленинградской газете «За кадры верфям» под различными публикациями он подписывался «Д.Сергеев». Тайну этого псевдонима раскрыл бывший сотрудник данной газеты В.Степанов. В газете «Советская Эстония» чаще сего появляется псевдоним «С.Адер». Как уже отмечалось выше, о том, что псевдоним принадлежит Довлатову, стало известно в 2011г., когда на «Вторых Довлатовских чтениях» об этом рассказал редактор журнала «Звезда» и друг Довлатова А.Арьев. !20

Есть доказательства принадлежности еще одного псевдонима Довлатову. Юмореска 2Как я бросил пить» под именем «С.Кивистик», напечатанная в «Советской Эстонии» в 1973, была опубликована годом ранее в газете ЛОМО «Знамя прогресса» под собственной фамилией писателя. Тексты двух произведений отличаются незначительно (например, в таллиннском варианте нет подзаголовка «Быль»). Также считается, что «Далматов» – это псевдоним Довлатова, точнее, его искаженная фамилия (в жизни его фамилию часто искажали, о чем он неоднократно упоминал). В его последней повести «Филиал2 главный герой - Далматов. Как отмечают литературоведы, юморески и фельетоны, написанные Довлатовым, и предположительно принадлежащие ему, имеют схожие особенности. Среди них можно выделить: повествование от первого лица, краткость абзацев, диалогичность, неожиданная концовка (пуант), аллюзии из произведений русской классической литературы, стихотворные элементы, повторяемость имен персонажей в разных произведениях, схожие тематики (изображение человеческих пороков, абсурдных жизненных ситуаций, критика работников сферы обслуживания) [1]. На основании литературоведческих исследований специалисты говорят о принадлежности следующих юморесок перу Довлатова: тексты из рубрики "Юмореска" (газета "Советская Эстония") под псевдонимами О.Корюк, Д.Сильд, С.Кивистик, Герб; юморески и фельетоны, опубликованные в рубрике «Пчелка» газеты «Вечерний Таллин», под псевдонимами Л.Бурых, О.Михайлов, О.Михалыч, И.Олен, Н.Кох, И.Кузьмич, Х.Сирв, Х.Сире, О.Летберг [1]. Таким образом, в качестве объектов атрибуции выступают произведения, приведенные в таблице 1: Табл.1 Объекты атрибуции !21

№ Произведение Мощность N, 1 В. Сергеев. Энтузиаст // Советская Эстония. 03.09.1972. С.4 6 2 Д. Сергеев. Заведу себе бар... // Моряк Эстонии. 21.04.1973. 33 С. 4 3 О. Михайлов. Первый «заяц» // Советская Эстония. 17 01.01.1973. С.4 4 О. Михайлов. Здрасьте, это Вася говорит... // Вечерний 11 Таллин. 16.01.1974. №13 (443). С. 3 5 О. Михалыч. Астрономия // Вечерний Таллин. 09.02.1974. 5 №34 (464). С. 3 6 Д. Сильд. Случай с Барашкиным // Советская Эстония. 19 28.01.1973. С. 4. 7 С. Кивистик. Как я бросил пить // Советская Эстония. 29 11.02.1973. С. 4. 8 О. Корюк. Звонок из Антимира // Советская Эстония 15 25.03.1973. С. 4 9 Х. Сирв. Да здравствует петух! // Вечерний Таллин. №71. 27 21.10.1972. С. 3. 10 Х. Сире. Человек изголодался // Вечерний Таллин. 31 14.09.1974. №215 (645). С. 3. 11 Л. Бурых. Труба // Вечерний Таллин. 28.10.1972. С.З. 9 12 Л. Бурых. Не лезь в бутылку. (Полуфантастическая 14 история) // Вечерний Таллин. 01.11.1972. С.З. 13 Л. Бурых. Не тот уровень // Вечерний Таллин. 18.11.1972. С.З. 5 14 Л. Бурых. Такая специфика // Вечерний Таллин. №106. 8 06.12.1972. С.З. !22

15 Л. Бурых. Последний сапожник // Вечерний Таллин. №11 4 (138). 13.01.1973. С.З. 16 Л. Бурых. Ха-ха! // Вечерний Таллин. 28.02.1973. С.З. 4 17 Л. Бурых. Мужские хлопоты // Вечерний Таллин. 07.03.1974. 47 С.4 18 И. Олеп. Почти что драма про некую маму, ее малолетнего 15 сына Игната и директора лесокомбината // Вечерний Таллин. 05.01.1974. С.3 19 Н. Кох. Сколько лет бабушке? // Вечерний Таллин. 13.03.1974. 24 С.3 20 И. Кузьмич. Муха // Вечерний Таллин. 27.10.1973. С.3 12 21 И. Кузьмич. В ожидании генерала. (Действительное 17 происшествие) // Вечерний Таллин. № 119 (549). 25.05.1974. С.3 22 И.Кузьмич. Сон // Вечерний Таллин. 14.11.1973. №264 (391). 21 С.3 23 И.Кузьмич. История // Вечерний Таллин. 15.12.1973. №290 18 (417). С.3 24 Братья Тривзоровы. Зонт // Советская Эстония. 02.09.1973. С. 16 4. 25 Братья Тривзоровы. Пончо // Вечерний Таллин. 12.09.1973. 5 С.З. 26 Братья Тривзоровы. Хочу всё знать! // Вечерний Таллин. 17 10.10.1973. С. З. 27 О. Летберг. Чуткость // Вечерний Таллин. 12.09.1973. С. 3 16 Тексты данных произведений представлены в приложении 1 «Объекты атрибуции». !23

2.2 Формирование атрибуционной гипотезы При поиске возможных альтернативных авторов данных псевдонимный произведений обращает на себя внимание писатель, близкий Довлатову по работе в Ленинграде – А.А.Матюшкин-Герке, который вел юмористический «журнал в журнале» «СЛОН» в «Авроре», где несколько раз публиковался Довлатов. В тот же период МатюшкинГерке работал и в газете «Молодежь Эстонии», где появлялись его юмористические рассказы (например, юмореска «Наглядный урок», 1974). Как отмечают литературоведы, можно заметить значительное сходство его произведений с довлатовскими миниатюрами. Например, использование одинаковых имён персонажей (Иван Петрович, Петр Иванович, Петров и т.п., характерные для юморесок Довлатова); малый объем; повествование от 1 лица; неожиданная концовка – (пуанта); диалогичность; тематика (о сфере обслуживания, о выигрыше в лотерею, о неисправном телефонеавтомате, о попадании в медвытрезвитель и т.д.). Те же особенности можно обнаружить и у другого автора – В.Циона, произведения которого публиковались в тот же период в газете «Вечерний Таллин». При этом «Цион» не может быть псевдонимом Довлатова по той причине, что фельетоны под этой фамилией появились в самом первом выпуске рубрики «Пчелка», вышедшем в августе 1972 г., а Довлатов приехал в Таллин только сентябре. Таким образом, в число возможных авторов могут входить В.Цион, А.А.Матюшкин-Герке и неопределенное число неизвестных авторов. Нулевую гипотезу (H 0 ) можно сформулировать так: все псевдонимные произведения принадлежат Сергею Довлатову. (27 работ при 15 псевдонимах). !24

Соответственно, альтернативными гипотезами будут следующие: (H1) - все работы принадлежат не Довлатову, а одному или нескольким авторам (А.Матюшкину-Герке или В.Циону); (H2) - часть произведений принадлежит Довлатову, а часть – еще одному или нескольким писателям. В соответствии с применяемой методикой для проверки атрибуционной гипотезы необходимо: ● определить априорный и информативный словари параметров, ● сформировать априорные классы, ● определить их координаты и координаты атрибутируемых объектов, ● произвести распознавание объектов с оценкой качества классификации. 2.3 Формирование априорных классов Состав априорных классов должен соответствовать требованиям жанровой, стилевой и хронологической однородности. Для этого были отобраны фельетоны и юморески, публиковавшиеся соответствующими авторами в периодических изданиях с 1968 по 1977 гг. Сформированный таким образом априорный алфавит классов, их мощность (число предложений авторской речи) и объем (число текстов) представлены в таблице 2. Табл.2 Объем априорных классов. № Класс Объем (V) !25 Мощность (N)

1 Довлатов 29 749 2 Цион 11 319 3 Матюшкин-Герке 15 391 Состав и структура априорных классов К1 (Довлатов), К2 (Цион), К3 (Матюшкин-Герке) описаны в таблицах 3, 4, 5 соответственно. Табл.3 Состав и структура априорного класса К1 (Довлатов). № Произведение Мощность, N 1 Сергей Далматов. Клад // Аврора. №2. 1977. С. 78 37 2 С. Адер. Победа над Геннадием Шатковым. (Спортивная быль) // 14 Советская Эстония. 07.07.1973. С. 4 3 С. Адер. Все на свете неспроста // Советская Эстония. 45 05.08.1973. С. 4. 4 С. Адер. Новая жизнь // Советская Эстония. 12.08.1973. С. 4. 25 5 С. Адер. Чудесная находка // Советская Эстония. 18.08.1973. С. 24 4. 6 С. Адер. Свое слово в искусстве // Советская Эстония. 19 25.08.1973. С. 4. 7 С. Адер. Трое вышли из леса // Советская Эстония. 01.09.1973. 12 С. 4. 8 С. Адер. Ничего страшного! // Советская Эстония. 25.11.1973. С. 19 4. 9 С. Адер. Экономический эффект, или рассказ о том, как Никеша 30 Квакин пальтишко покупал // Советская Эстония 09.12.1973. С. 4. 10 С. Адер. Хитрый Булкин // Советская Эстония. 26.05.1974. С. 3. 34 11 С. Адер. Зигзаг удачи. // Советская Эстония. 05.02.1975. С. 3. 14 !26

12 С. Адер. Герой // Советская Эстония 09.02.1975. С. 3. 1 13 С. Довлатов. Когда-то мы жили в горах // Крокодил. № 26. 1968. 67 С. 11. 14 С. Довлатов. Победители // Крокодил. №2. 1969. С. 10. 26 15 С. Довлатов. У реки // Крокодил. №19. 1971. С. 8-9. 31 16 С. Довлатов. Спасите наши уши! // Крокодил. №25. 1971. С. 14. 27 17 С. Довлатов. Счастливчик // Крокодил. №2. 1972. С. 13. 20 18 С. Довлатов. А вы читал Кафку? // Аврора. №7. 1970. С. 78 9 19 С. Довлатов. Дозвонился // Аврора. №10.1975. С. 78. 41 20 С. Довлатов. С Ивановым шутки плохи // Аврора. №4. 1976. С. 23 76. 21 С. Довлатов. Сила убеждения // Советская Эстония. 07.01.1973. 4 С. 4. 22 С. Довлатов. Испорченный телефон. // Советская Эстония. 50 13.01.1973. С. 4. 23 С. Довлатов. С Ивановым шутки плохи // Советская Эстония. 22 01.04.1973. С. 4. 24 С. Довлатов. Осторожно – Фантомас // Советская Эстония. 17 24.04.1973. С. 4. 25 С. Довлатов. Вперед, к динозаврам! // Советская Эстония. 15 08.07.1973. С. 4. 26 С. Довлатов. Обыкновенное чудо. // Советская Эстония. 19 30.09.1973. С. 4. 27 С. Довлатов. Бессмертный дядя Вася? // Советская Эстония. 11.02.1975. С. 2. !27 83

28 С. Довлатов. На равных. // Вечерний Таллин. 13.12.1972. №112. 18 С. 3. 29 С. Довлатов. Иванов не виноват! // Вечерний Таллин. №111(238). 3 16.05.1973. С. 3. Тексты произведений С.Д.Довлатова представлены в приложении 2 «Априорный класс К1 (Довлатов)». Табл. 4. Состав и структура априорного класса К2 (Цион). № 1 Произведение В. Цион. Взаимопонимание // Вечерний Таллин. 21.11.73. №270 Мощность, N 5 (397). С.3 2 В. Цион. А у нас в квартире газ. А у вас? // Вечерний Таллин. 48 08.09.1973. №219(337). С.3 3 В. Цион. В конце месяца // Вечерний Таллин. 29.09.1973. № 5 228(355). С.3 4 В. Цион. Долгий ящик // Вечерний Таллин. 09.08.1972. С.3 16 5 В. Цион. Кто хочет – тот добьется! // Вечерний Таллин. 54 09.06.1973. С.3 6 В. Цион. "Не забывайте!" // Вечерний Таллин. 16.05.1973. С.3 68 7 В. Цион. Феноменальная память // Вечерний Таллин. 26.08.1972. 30 С.3 8 В. Цион. Как учили // Вечерний Таллин. 03.10.1973. №231(358). 0 С.3 9 В. Цион. Ситуация // Вечерний Таллин. 06.10.1973. №234(361). 15 С.3 10 В. Цион. Все прекрасно // Вечерний Таллин. 13.10.1973. 26 №240(367). С.4 11 В. Цион. А это чревато... // Вечерний Таллин. 23.05.1973. С.3 !28 52

Тексты произведений В.Циона представлены в приложении 3 «Априорный класс К2 (Цион)». Табл. 5. Состав и структура априорного класса К3 "МатюшкинГерке". № 1 Произведение А. А. Матюшкин-Герке. Наглядный урок // Молодежь Эстонии. Мощность, N 4 10.10.1974. С. 3 2 А. А. Матюшкин-Герке. Приносим свои извинения // Приятное с 35 полезным. - Л., 1986. С. 102-105 3 А. А. Матюшкин-Герке. Вратарь // Приятное с полезным. - Л., 48 1986. С. 19-21 4 А. А. Матюшкин-Герке. Счастливчик // Приятное с полезным. - 14 Л., 1986. С. 40-41 5 А. А. Матюшкин-Герке. Шай-бу, шай-бу! // Приятное с полезным. 8 - Л., 1986. С. 17 6 А. А. Матюшкин-Герке. Первая роль // Приятное с полезным. - 14 Л., 1986. С. 4-6 7 А. А. Матюшкин-Герке. Почему я не люблю ходить в гости // 27 Приятное с полезным. - Л., 1986. С. 43-45 8 А. А. Матюшкин-Герке. День здоровья // Приятное с полезным. - 18 Л., 1986. С. 49-50 9 А. А. Матюшкин-Герке. Средство общения // Приятное с 25 полезным. - Л., 1986. С. 41-43 10 А. А. Матюшкин-Герке. Приятное с полезным // Приятное с 47 полезным. - Л., 1986. С. 30-31 11 А. А. Матюшкин-Герке. Учитель // Градусы в углу. - Л., 1987. С 86-93 !29 76

12 А. А. Матюшкин-Герке. Дебют // Приятное с полезным. - Л., 12 1986. С. 83-84 13 А. А. Матюшкин-Герке. Рубль // Приятное с полезным. - Л., 1986. 25 С. 114-116 14 А. А. Матюшкин-Герке. Визит // Приятное с полезным. - Л., 1986. 19 С. 124-126 15 А. А. Матюшкин-Герке. Клад // Приятное с полезным. - Л., 1986. 19 С. 128-130 Тексты произведений А.А. Матюшкина-Герке представлены в приложении 4 «Априорный класс К3 (Матюшкин-Герке)». 2.4 Описание априорных классов Описание классов из априорного алфавита классов происходит на языке параметров из априорного словаря параметров. Для начала для каждого априорного класса сделаем выборку из 100 предложений авторской речи случайным образом (см приложение 5 «Выборка текстов С.Довлатова», приложение 6 «Выборка текстов В. Циона» и приложение 7 «Выборка текстов А.А.Матюшкина-Герке»). Охарактеризуем предложения каждой выборки по 56 параметрам из априорного словаря параметров 1 (см. таблицу 6). Табл. 6. Априорный словарь параметров. Х01 1 число слов в цельном предложении Марусенко М.А. Атрибуция анонимных и псевдонимных литературных произведений методами теории распознавания образов. [Текст] - Л., 1990. С.71-72. !30

Х02 число графем в цельном предложении Х03 число слов в простом самостоятельном предложении Х04 число элементарных предложений в цельном предложении Х05 число главных предложений Х06 число сочиненных предложений Х07 число сочиненных предложений без спрягаемой формы Х08 число подчиненных предложений Х09 число подчиненных предложений 1-й степени Х10 число подчиненных предложений 2-й степени Х11 число подчиненных предложений 3-й степени Х12 число подчиненных предложений 4-й и высших степеней Х13 число элементарных предложений без номинативного подлежащего Х14 число подчиненных предложений без спрягаемой формы глагола Х15 число вставных предложений Х16 число охватывающих предложений Х17 число слов 1-й группы (знаменательных) Х18 число слов 2-й группы (служебных) Х19 число существительных Х20 число прилагательных Х21 число местоимений Х22 число спрягаемых форм глагола Х23 число именных форм глагола Х24 число наречий Х25 число предлогов Х26 число союзов Х27 число подчинительных союзов Х28 число сочинительных союзов Х29 число предикативов (кратких прилагательных и предикативных наречий) Х30 число слов в аккузативе (прямых дополнений) Х31 число косвенных дополнений (число слов в дативе) !31

Х32 число подлежащих Х33 число местоимений - подлежащих Х34 число групп однородных членов Х35 число членов однородных групп Х36 число однородных сказуемых Х37 число однородных групп дополнений Х38 число причастных оборотов Х39 число членов причастных оборотов Х40 число распространенных причастных определений Х41 число членов распространенных причастных оборотов Х42 число согласованных определений Х43 число причастий - согласованных определений Х44 число несогласованных определений Х45 число существительных - несогласованных определений Х46 число обособленных членов Х47 число членов в группах обособленных членов Х48 число абсолютных оборотов Х49 число членов абсолютных оборотов Х50 число инфинитивных оборотов Х51 число членов инфинитивных оборотов Х52 число существительных без группы Х53 число групп существительных Х54 число членов групп существительных Х55 число знаменательных слов в группах существительных Х56 число служебных слов в группах существительных Результаты вычисления значений данных параметров для каждого предложения авторской речи трех априорных классов занесем в таблицы, составив матрицы априорных классов (см. приложение 8 «Матрица априорного класса К1 (Довлатов)», приложение 9 «Матрица априорного !32

класса К2 (Цион)» и приложение 10 «Матрица априорного класса К3 (Матюшкин-Герке)»). 2.5 Определение информативного набора параметров Вычислим для каждого параметра среднее значение и стандартное отклонение в диапазоне данных 100 предложений выборки каждого априорного класса. Результаты вычислений представлены в таблице 7. Табл. 7. Результаты вычислений среднего значения и стандартного отклонения для параметров априорного набора параметров. Довлатов Цион Среднее Стандартно Параметр значени ы е е Матюшкин-Герке Стандартно Среднее отклонение значение е Среднее Стандартное отклонение значение отклонение 11,4 X1 6,66 3,934 35,2 7,99 5,454 40,9 3 8,02 61,9 X2 2 20,288 2 28,139 3 42,419 X3 6,17 3,385 5,57 3,841 8 4,843 X4 1,15 0,435 1,43 0,756 1,46 0,797 !33

X5 1,11 0,399 0,9 0,362 1,13 0,418 X6 0,16 0,615 0,39 0,815 0,24 0,712 X7 0 0 0,08 0,339 0,04 0,243 X8 0,04 0,197 0,15 0,458 0,33 0,667 X9 0,04 0,197 0,12 0,356 0,26 0,525 X10 0 0 0,03 0,171 0,04 0,197 X11 0 0 0 0 0,01 0,1 X12 0 0 0,01 0,1 0 0 X13 0,4 0,586 0,49 0,732 0,34 0,555 X14 0 0 0 0 0,03 0,223 X15 0 0 0,03 0,171 0 0 X16 0 0 0,01 0,1 0 0 X17 5,22 3,129 6,21 4,142 8,76 6,035 X18 1,44 1,25 1,78 1,845 2,7 2,303 X19 2,14 1,891 2,25 1,93 3,17 2,257 X20 0,51 0,759 0,68 0,898 0,85 0,989 X21 0,63 0,734 0,73 0,93 1,07 1,289 X22 1,25 0,77 1,27 1,043 1,68 1,254 X23 0,15 0,359 0,22 0,596 0,53 0,858 X24 0,47 0,674 0,54 0,797 0,82 0,925 X25 0,75 0,716 0,83 1,016 1,41 1,272 X26 0,43 0,671 0,7 0,948 0,96 1,034 X27 0,06 0,239 0,2 0,471 0,4 0,696 X28 0,4 0,636 0,5 0,847 0,57 0,655 X29 0 0 0,11 0,345 0,04 0,243 X30 0,61 1,004 0,55 0,796 0,87 1,125 X31 0,06 0,239 0,13 0,338 0,15 0,435 X32 0,73 0,633 0,73 0,815 1,11 0,84 X33 0,24 0,429 0,29 0,537 0,32 0,51 X34 0,25 0,52 0,24 0,452 0,33 0,514 !34

X35 0,58 1,319 0,58 1,112 0,75 1,306 X36 0,33 0,865 0,37 0,917 0,58 1,103 X37 0,18 0,642 0,02 0,141 0,09 0,452 X38 0 0 0,03 0,171 0,04 0,197 X39 0 0 0,11 0,65 0,2 1,146 X40 0 0 0 0 0,03 0,171 X41 0 0 0 0 0,05 0,359 X42 0,65 0,869 0,63 1,012 0,79 1,057 X43 0 0 0,04 0,197 0,07 0,256 X44 0,04 0,197 0,04 0,243 0,14 0,472 X45 0 0 0,09 0,9 0,11 1,1 X46 0,08 0,273 0,09 0,288 0,27 0,489 X47 0,17 0,667 0,2 0,804 0,82 1,731 X48 0 0 0 0 0 0 X49 0 0 0 0 0 0 X50 0 0 0 0 0 0 X51 0 0 0 0 0 0 X52 0,92 1,041 0,81 0,961 1,39 1,483 X53 0,73 0,863 1,04 1,044 1,2 1,11 X54 2,14 2,667 2,95 3,301 3,51 3,889 X55 1,79 2,212 2,22 2,611 2,81 3,126 X56 0,35 0,592 0,73 0,908 0,7 1,04 Для определения информативного набора параметров вычислим Ткритерий Стьюдента для каждого параметра каждой из пар априорных классов К1/К2, К2/К3, К1/К3 по формуле: !35

где – среднее значение параметра первого априорного класса, - среднее значение параметра второго априорного класса, - стандартное отклонение параметра первого априорного класса, - стандартное отклонение параметра второго априорного класса, , – количество предложений (равное 100). Результаты для пар К2 (Цион) / К3(Герке), К2 (Цион) / К1 (Довлатов) и К3 (Герке) / К1 (Довлатов) представлены в таблице 8. Табл. 8 Попарное вычисление значения t-критерия Стьюдента Параметры К2/К3 К2/К1 К3/К1 X1 2,894 1,900 4,986 X2 1,010 0,823 3,196 X3 3,928 1,203 3,056 X4 0,366 3,613 3,799 X5 6,061 5,557 0,461 X6 1,733 2,697 1,067 X7 1,160 2,360 1,646 X8 3,582 2,382 4,323 X9 3,650 2,223 4,160 X10 0,572 1,754 2,030 X11 100,000 X12 1,000 1,000 X13 1,966 1,174 X14 60,327 X15 1,754 1,754 - X16 1,000 1,000 - X17 3,276 1,933 1,000 - 1,018 1,345 - !36 5,047

X18 3,873 1,699 5,124 X19 3,771 0,481 3,939 X20 1,707 1,779 3,249 X21 3,102 1,016 3,277 X22 3,416 0,181 3,274 X23 4,630 1,150 4,363 X24 3,173 0,831 3,607 X25 4,924 0,750 4,988 X26 2,465 2,719 4,912 X27 3,850 2,937 4,845 X28 0,787 1,127 2,444 X29 1,995 3,188 1,646 X30 3,469 0,669 2,121 X31 0,560 2,037 2,042 X32 4,291 0,000 4,318 X33 0,533 0,900 1,514 X34 1,881 0,209 1,479 X35 1,325 0,000 1,149 X36 2,022 0,403 2,123 X37 4,336 8,781 1,825 X38 0,572 1,754 2,030 X39 1,152 1,692 1,745 X40 102,596 - 1,754 X41 38,795 - 1,393 X42 1,424 0,184 1,236 X43 1,474 2,030 2,734 X44 3,770 0,000 2,101 X45 0,196 1,000 1,000 X46 5,771 0,338 3,827 X47 5,618 3,661 !37

X48 - - - X49 - - - X50 - - - X51 - - - X52 4,911 1,029 2,953 X53 1,371 2,772 3,968 X54 1,163 2,019 2,978 X55 1,644 1,387 2,821 X56 0,295 4,029 3,256 Полужирным шрифтом выделены значения, превышающие 1,96. Они являются статистически значимыми при критическом значении = 0,05. Как можно видеть из представленной выше таблицы существует четыре параметра, значения которых превышает 1,96 у всех трех пар априорных классов. Они и составят информативный набор параметров (см табл. 9). Все остальные параметры являются нерелевантными для различения данных классов. Табл. 9. Информативный набор параметров. Х08 число подчиненных предложений Х09 число подчиненных предложений 1-й степени X26 число союзов X27 число подчинительных союзов П о с кол ь ку о бъ е м ы ат р и бу т и руе м ы х т е кс то в н е в е л и к и , воспользуемся методом сплошного обследования. Это повысит точность определения координат объектов. Проведем сплошной анализ объектов атрибуции (см. табл.1) по параметрам из информативного набора параметров. Вычислим среднее значение и стандартное отклонение четырех параметров на объеме всех предложений каждого из !38

рассматриваемых псевдонимных текстов. Полученные матрицы значений представлены в приложении 11 «Матрицы объектов атрибуции» (листы 1-27). 2.6 Определение объема выборки В связи с большими объемами классов воспользуемся выборочным методом при определении координат эталонов классов, уточнив объём выборки априорных классов по формуле: где= 0.05, , N – мощность априорного класса, - среднее значение параметра априорного класса, - стандартное отклонение параметра первого априорного класса. Результаты вычислений объема выборки для каждого параметра из информативного набора параметров представлены в таблицах 10, 11, 12. В качестве окончательного объема выборки для каждого априорного класса возьмем наибольшее значение. Табл. 10. Определение объема выборки класса К1 (Довлатов) Стандартное Параметры Среднее значение отклонение X8 0,040 0,197 696 X9 0,040 0,197 696 X26 0,430 0,671 423 X27 0,060 0,239 670 !39 Объем выборки

Табл. 11. Определение объема выборки класса К2 (Цион) Стандартное Параметры Среднее значение отклонение Объем выборки X8 0,150 0,458 294 X9 0,120 0,356 293 X26 0,700 0,948 222 X27 0,200 0,471 279 Табл. 12. Определение объема выборки класса К3 (Матюшкин-Герке) Стандартное Параметры Среднее значение отклонение Объем выборки X8 0,330 0,667 316 X9 0,260 0,525 316 X26 0,960 1,034 212 X27 0,400 0,696 296 Таким образом, объем выборки класса К1 равен 696 предложениям, К2 - 294, К3 - 316. 2.7 Детерминированный алгоритм распознавания Для выполнения детерминированного алгоритма распознавания сначала необходимо установить координаты эталонов априорных классов. Увеличим матрицы соответствующих априорных классов до полученных значений выборки и вычислим значения параметров из информативного набора параметров. Полученные результаты занесем в таблицы (см. приложение 8 «Матрица априорного класса К1 (Довлатов)», приложение 9 !40

«Матрица априорного класса К2 (Цион)» и приложение 10 «Матрица априорного класса К3 (Матюшкин-Герке)»). Вычислим для каждого параметра из информативного набора параметров среднее значение и стандартное отклонение в диапазоне полученных объемом выборок. Результаты вычислений представлены в таблице 13. Табл. 13. Результаты вычислений среднего значения и стандартного отклонения для параметров информативного набора параметров. К1 (Довлатов) Параметры Среднее значение Стандартное отклонение X8 0,079 0,300 X9 0,074 0,273 X26 0,435 0,690 X27 0,112 0,354 К2 (Цион) Параметры Среднее значение Стандартное отклонение X8 0,1423 0,495 X9 0,122 0,411 X26 0,632 0,964 X27 0,180 0,540 К3 (Матюшкин-Герке) Параметры Среднее значение Стандартное отклонение X8 0,322 0,692 X9 0,262 0,549 X26 0,949 1,172 X27 0,395 0,733 !41

Используя данные значения и результаты, полученные при вычислении среднего значения и стандартного отклонения параметров каждого из объектов атрибуции, вычислим t-критерий Стьюдента. Значение t-критерия вычисляется для каждой пары объект атрибуции/ потенциальный автор. Для того, чтобы атрибутируемый текст можно было однозначно отнести к одному из априорных классов необходимо, чтобы значение Т-критерия было меньше 1,96 при уровне значимости = 0,05 для всех параметров в одной из пар объект/автор и больше 1,96 в двух других парах. Полученные результаты для каждого объекта атрибуции представлены в приложении 11 «Матрицы объектов атрибуции» (листы 1-27). Пример вычисления Т-критерия представлен в таблице 8: Табл. 14. Детерминированный алгоритм распознавания объекта 7. К3 (МатюшкинПараметры К2 (Цион) Герке) К1 (Довлатов) X8 1,338 4,155 0,208 X9 1,183 3,440 0,119 X26 1,166 3,505 0,400 X27 0,593 3,382 0,395 Полужирным шрифтом выделены значения, не превышающие 1.96. Как можно заметить, объект 7 можно отнести как к классу 2, так и к классу 1 , н о н е л ь з я о т н е с т и к к л а с с у 3 . Р а с с м о т р е в р е зул ьт ат ы детерминированного алгоритма распознавания всех объектов атрибуции, можно заметить, что похожая ситуация наблюдается для объектов 9, 13, 18, 19, 21, 23. Однако ни один из объектов нельзя однозначно отнести к одному из априорных классов. Таким образом, в данном случае наблюдается отказ от распознавания и остановка детерминированного алгоритма. Для проведения атрибуции псевдонимных текстов и решения поставленной !42

задачи по установлению их авторства необходимо воспользоваться вероятностным алгоритмом. 2.8 Вероятностный алгоритм распознавания. Вероятностный алгоритм распознавания приписывает вероятность принадлежность объекта к определенному классу и вычисляется по формуле: где - расстояние между объектом и i-м классом, - расстояние между объектом и остальными классами. В качестве функции расстояния между объектом атрибуции и априорным классом в многомерном параметрическом пространстве используется взвешенное евклидово расстояние, которое вычисляется по формуле: где n – размерность евклидова пространства, a и b – точки в пространстве с координатами a(, b(, весовой коэффициент j-й переменной. Результаты вычислений представлены в приложении 11 «Матрицы объектов атрибуции» (листы 1-27) и в приложении 12 «Матрица расстояний». Решающее правило вероятностного алгоритма заключается в том, что объект можно однозначно отнести к определенному классу в том случае, если вероятность такого исхода больше 0,5. Если вероятность !43

такого исхода меньше 0,5, то объект нельзя однозначно отнести к данному классу, можно лишь говорить о большей/меньшей доли вероятности данного исхода. Результаты работы вероятностного алгоритма представлены в таблице 9: Табл. 15. Вероятностный алгоритм распознавания. Классы Объект ы К3 (МатюшкинК2 (Цион) Герке) К1 (Довлатов) 1 0,311 0,139 0,550 2 0,513 0,153 0,334 3 0,492 0,201 0,306 4 0,335 0,145 0,521 5 0,193 0,666 0,141 6 0,314 0,181 0,505 7 0,219 0,064 0,717 8 0,294 0,095 0,611 9 0,178 0,064 0,758 10 0,578 0,193 0,228 11 0,267 0,518 0,215 12 0,358 0,130 0,512 13 0,426 0,280 0,295 14 0,306 0,516 0,177 15 0,292 0,150 0,558 16 0,445 0,209 0,346 17 0,529 0,189 0,282 18 0,432 0,141 0,428 19 0,120 0,043 0,836 !44

20 0,576 0,209 0,215 21 0,252 0,105 0,643 22 0,264 0,531 0,205 23 0,191 0,069 0,740 24 0,421 0,259 0,321 25 0,301 0,161 0,538 26 0,172 0,708 0,120 27 0,295 0,156 0,549 Полужирным шрифтом в таблице выделены наибольшие значения, позволяющие отнести объект к определенному классу. В большинстве случаев эти значения превышают 0.5, а значит данные тексты можно однозначно отнести к определенному автору. Однако объекты 3, 13, 16, и 24 имеют вероятность меньшую 0,5, но больше 0,4. В данных случаях можно говорить, что эти объекты с большой долей вероятности принадлежат соответствующим классам. В случае с объектом 18 однозначного решения вынести нельзя, слишком мала разница вероятности принадлежности классу 1 (Довлатов) - 0,428 и классу 2 (Цион) - 0,432. Таким образом, по результатам вероятностного алгоритма можно составить матрицу решений (см табл. 10), где принадлежность объекта определенному классу обозначается как 1, а не принадлежность - 0. Табл. 16. Матрица решений Классы Объект ы К1 (Цион) К2 (Матюшкин-Герке) К3 (Довлатов) 1 0 0 1 2 1 0 0 3 1 0 0 !45

4 0 0 1 5 0 1 0 6 0 0 1 7 0 0 1 8 0 0 1 9 0 0 1 10 1 0 0 11 0 1 0 12 0 0 1 13 1 0 0 14 0 1 0 15 0 0 1 16 1 0 0 17 1 0 0 18 0 0 0 19 0 0 1 20 1 0 0 21 0 0 1 22 0 1 0 23 0 0 1 24 1 0 0 25 0 0 1 26 0 1 0 27 0 0 1 2.9 Интерпретация результатов атрибуции !46

Анализ данных, содержащихся в таблице 10 позволяет отвергнуть нулевую гипотезу, в которой утверждалось то, что все псевдонимные произведения принадлежат Сергею Довлатову. Нашла подтверждение альтернативная гипотеза (H2) - часть произведений принадлежит С.Довлатову, а часть – еще одному или нескольким писателям. Таким образом, перу Сергея Довлатова принадлежат следующие произведения «Энтузиаст» (Советская Эстония. 03.09.1972. С.4), «Здрасьте, это Вася говорит...» (Вечерний Таллин. 16.01.1974. №13 (443). С. 3), «Случай с Барашкиным» (Советская Эстония. 28.01.1973. С. 4), «Как я бросил пить» (Советская Эстония. 11.02.1973. С. 4), «Звонок из Антимира» (Советская Эстония 25.03.1973. С. 4), «Да здравствует петух!» (Вечерний Таллин. №71. 21.10.1972. С. 3), «Не лезь в бутылку. (Полуфантастическая история)» (Вечерний Таллин. 01.11.1972. С.З), «Последний сапожник» (Вечерний Таллин. №11 (138). 13.01.1973. С.З), С. 3), «Сколько лет бабушке?» (Вечерний Таллин. 13.03.1974. С.3), «В ожидании генерала. (Действительное происшествие)» (Вечерний Таллин. № 119 (549). 25.05.1974. С.3), «История» (Вечерний Таллин. 15.12.1973. №290 (417). С.3), «Пончо» (Вечерний Таллин. 12.09.1973. С.З), «Чуткость» (Вечерний Таллин. 12.09.1973. С. 3). Всего 13 произведений. Владимир Цион является автором публикаций «Заведу себе бар...» (Моряк Эстонии. 21.04.1973. С. 4), «Мужские хлопоты» (Вечерний Таллин. 07.03.1974. С.4), «Муха» (Вечерний Таллин. 27.10.1973. С.3), «Первый «заяц» (Советская Эстония. 01.01.1973. С.4), «Человек изголодался» (Вечерний Таллин. 14.09.1974. №215 (645) С. 3), «Не тот уровень» (Вечерний Таллин. 18.11.1972. С.З), «Ха-ха!» (Вечерний Таллин. 28.02.1973. С.З), «Зонт» (Советская Эстония. 02.09.1973. С. 4). Всего 8 произведений. Александр Матюшкин-Герке написал «Сон» (Вечерний Таллин. 14.11.1973. №264 (391), «Астрономия» (Вечерний Таллин. 09.02.1974. №34 !47

(464). С. 3), «Труба» (Вечерний Таллин. 28.10.1972. С.З), «Такая специфика» (Вечерний Таллин. №106. 06.12.1972. С.З), «Хочу всё знать!» (Вечерний Таллин. 10.10.1973. С. З). Всего пять произведений. Авторство фельетона «Почти что драма про некую маму, ее малолетнего сына Игната и директора лесокомбината.», опубликованного 05.01.1974 в газете «Вечерний Таллин» под псевдонимом «И. Олеп» достоверно установить не удалось. Заключение В данной работе был представлен опыт применения математических методов атрибуции текстов на примере проблемы авторства псевдонимных фельетонов и юморесок, приписываемых С.Довлатову. Обзор истории данного вопроса позволил сформулировать атрибуционную гипотезу, отражающую возможность написания данных спорных произведений В.Ционом, А.А.Матюшкиным-Герке и С.Довлатовым. Класс объектов атрибуции составили 27 спорных произведений. Три априорных класса (К1 «Довлатов» - 29 текстов, К2 «Цион» - 11 текстов, К3 «Матюшкин-Герке» - 15 текстов) были описаны на языке 56 априорных параметров. Информативный набор параметров составили 4 параметра: Х08 (число подчиненных предложений), Х09 !48

(число подчиненных предложений 1-й степени), X26 (число союзов) и X27 (число подчинительных союзов). В результате проведенной атрибуции, работы детерминированного и вероятностного алгоритмов, подтвердилась альтернативная гипотеза о том, что часть атрибутируемых произведений принадлежит С.Довлатову, а часть – еще одному или нескольким писателям. Интерпретация полученных результатов показала, что с высокой долей вероятности 5 текстов могут быть отнесены Александру Матюшкину-Герке, 8 Владимиру Циону и 13 - Сергею Довлатову. Авторство одного из объектов атрибуции (фельетона «Почти что драма про некую маму, ее малолетнего сына Игната и директора лесокомбината.») точно установить не удалось. Таким образом, заявленная цель была достигнута. Практическая и научная значимость данной работы состоит в том, что она является первой попыткой описания индивидуального стиля Сергея Довлатова с помощью математических методов, а также первым исследованием раннего творчества писателя с использованием теории распознавания образов. Полученные результаты могут стать примером для дальнейших исследований при изучении творчества писателя. !49

Список литературы 1.Доброзракова Г.А. Псевдонимные юморески и фельетоны Сергея Довлатова. К вопросу атрибуции // Вопросы литературы. Вып. 4. 2014. С.21-54 2.Доброзракова Г.А. Журналистская деятельность С. Довлатова (доэмигрантский период) // Мир науки, культуры, образования. Вып. 1 (56). 2016. С. 311-313 3.Виноградов В. В. Проблема авторства и теория стилей. - М.: Гослитиздат, 1961. - 614 с. 4.Мартыненко Г. Я. Основы стилеметрии. - Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1988. - 173 с. !50

5.Мартыненко Г. Я. Многомерный синтаксический анализ художественной прозы // Структурная и прикладная лингвистика: межвуз. сборник / под ред. А. С. Герда. — Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1983. Вып.2. - С. 47-61. 6.Марусенко М.А. Атрибуция анонимных и псевдонимных литературных произведений методами распознавания образов: дис. … д-ра филолог. наук: 10.02.19 / М.А. Марусенко. – Л.: Изд-во ЛГУ, 1990. - 370 С. + Автореф. 26 С. 7.Марусенко М.А. Атрибуция анонимных и псевдонимных литературных произведений методами теории распознавания образов. - Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1990. 164 с. 8.Марусенко М.А., Бессонов Б.Л., Богданова Л.М., Аникин М.А., Мясоедова Н.Е. В поисках потерянного автора. Этюды атрибуции. СПб.: Филол. фак. С.-Петерб. гос. ун-та, 2001. - 209 с. 9.Методы атрибуции / Применяемая методика. - [Электронный р е с у р с ] . U R L : h t t p : / / g a r y. c o r n e i l l e - m o l i e r e . c o m / ? p=page15&m=main&l=rus (дата обращения: 10.05.2016) 10. Милов Л. В., Бородкин Л. И., Иванова Т. И. и др. От Нестора до Фонвизина. Новые методы определения авторства. - М., 1994. 11.Понятие атрибуции - [Электронный ресурс]. URL: http://corneille-moliere.com/?p=attribution_methods&m=main&l=rus (дата обращения: 10.05.2016) 12.Родионова Е.С. Методы атрибуции художественных текстов // Структурная и прикладная лингвистика. Вып. №7: Межвуз. сб. / Под. Ред. А.С.Герда. – СПб.: Изд-во С-Петер. Ун-та. 2008. С.118-127. 13.Родионова Е.С. Отбор информативных параметров при атрибуции стихотворных пьес Мольера // Материалы ХХХVI Международной филологической конференции (12 – 17 марта 2007 г.). – СПб: Филол. !51

фак. С.-Петерб. гос. ун-та, 2007. – Вып. 10: Прикладная и математическая лингвистика / под ред. Т. Г. Скребцовой. С. 67–74 14.Родионова Е.С. Параметризация стилей: отбор информативных параметров при атрибуции пьес Мольера // Вестник СанктПетербургского университета. Сер 9. Филология. Востоковедение. Журналистика. Вып. 2 – Ч. 2. - 2007. С 61-67. 15.Севбо И. П. Графическое представление синтаксических структур и стилистическая диагностика. - Киев: Наукова думка, 1981. - 192 с. 16. Тулдава Ю. А. Проблемы и методы квантитативно-системного исследования лексики. - Тарту: Тартуский гос. ун-т, 1987. -203 с. 17.Якубайтис Т. А. Вероятностная атрибуция типа текста по нескольким морфологическим признакам. - Рига: ИЭВТ, 1982. - 53 с. !52

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв