Автореферат (1148434), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Утеман, К. Флайт,М. Хогенхаут-Мулдер, А. ден Холландер, Л. Шослер).Научная новизна результатов исследования состоит в следующем:1) впервые разные методы компьютерной классификации применены кобширному рукописному материалу;62) на основании результатов автоматизированной классификации сприменением методов компьютерной текстологии Алексеева и Ваттеля произведенаоценка достоинств и недостатков данных методов, позволившая выделить из нихнаиболее оптимальный;3) автором разработана и программно реализована процедура выделениятекстологических примет групп рукописей, что позволяет опираться на наиболеерелевантные текстологически чтения при построении классификации;4) опираясь на опыт авторитетных текстологов, автор подробно описываеталгоритм выделения узлов разночтения.Теоретическая значимость результатов исследования заключается1) в демонстрации валидности применения методов компьютернойобработки рукописной традиции путем сравнения двух независимо работающихметодов;2) в создании комплексной системы описания узла разночтений,базирующейся на текстологических принципах изучения рукописной традиции иформальных методах классификации рукописей, правил выделения узларазночтений и определения его границ;3) в разработке методики выделения текстологических примет дляклассификации рукописных источников текста.Степень разработанности проблемыВ XX веке разрабатываются формальные методы исследования рукописныхтрадиций.
Производится поиск наиболее оптимальных методов определенияотношений между существующими рукописными источниками с целью выявлениякартины исторического развития содержащегося в них текста. В частности, в начале80-х гг. широкое применение получают вариации кластерного анализа, когдаобъекты группируются по некоторым признакам сходства или различия. Данныеприменения метода кластерного анализа в медиевистике приводятся в работахЭ.
Колвелла, А. Хруби, Э. Пула, Дж. Гриффита, П. Гэлловей, Дж. Брефельд,А. А. Алексеева, А. А. Пичхадзе, Н. Л. Гориной, Е. В. Афанасьевой. Методамикомпьютерной стемматологии для классификации древних текстов пользуютсяА. ден Холландер, У. Мерисало, М. Ван Мулкен, Л. Шослер, М. Хогенхаут–Мулдер,Х. Мейеринг, К. Утеман, Дж. Зарри, Э. Лангбрек, У. Смелик, Э. Маер.С развитием технической базы появляется возможность автоматизироватьклассификацию любого количества источников.
Перед современной компьютернойтекстологией сегодня стоит задача оптимизации существующих методов с цельюрешения проблемы установления генеалогических или типологических связей врамках обширных рукописных традиций.7Как в отечественной, так и в зарубежной текстологии большое вниманиеуделяется разработке проблемы определения узла разночтений как основанияклассификации рукописных источников.
Однако несмотря на значительную степеньразработанности проблемы определения узла разночтений в славянской традиции (вчастности, в работах Л. П. Жуковской, А. А. Пичхадзе, Н. Л. Гориной), системногоописания правил выделения узлов разночтений и их длины для церковнославянскихрукописных памятников явным образом не было сформулировано.Практическая значимость результатов исследования состоит в возможностиприменения результатов классификации для подготовки критического изданияцерковнославянского Евангелия. Данные о полученных группировках рукописейбыли использованы при подготовке критического аппарата текста изданияЕвангелия от Матфея, опубликованного в 2005 г. В настоящее время в СПбГУзавершается работа по подготовке к публикации славянских текстов Евангелий отМарка и Луки, в которой использованы результаты данного диссертационногоисследования.Рекомендации по использованию результатов исследования.
Полученныерезультаты могут найти применение в исследовании других рукописных традиций сприменением компьютерных методов, а также в курсах по компьютернымтехнологиям, корпусной лингвистике, текстологии и истории старославянского языка.В результате исследования сформулированы и выносятся на защитуследующие положения.1.Среди существующих методов компьютерной классификациирукописей наиболее оптимальным для церковнославянской новозаветной традицииявляется метод кластерного анализа Алексеева. Группировка рукописей сприменением данного метода позволяет обеспечить наиболее удобное визуальноепредставление кластеров, а также оставляет возможность корректировки результатовпосле завершения компьютерной обработки.
Данный метод позволяет избежатьвнесения субъективной оценки на этапе создания классификации и являетсянаиболее надежным инструментом при решении задач автоматизированноготекстологического исследования церковнославянского евангельского текста.2.Изучение разночтений, представленных в исследуемом материале, иобобщение данных, полученных текстологами в работе со славянскими памятникамипостоянного копирования, позволяет сформулировать определение понятия длиныузла разночтений как минимального элемента текста, изменение которого неповлекло за собою изменение других элементов. Предложенное определение можетприменяться к любой традиции и позволяет оценивать значимость различныхлексико-грамматических и текстовых категорий вне связи с другими категориями.83.Выведенное правило формального определения примет дляавтоматизированнойклассификациирукописнойтрадициипозволяетоптимизировать метод Алексеева с тем, чтобы при классификации можно былоучитывать только текстологически релевантные чтения – приметы.
Такжеопределены виды узлов разночтений с низкой релевантностью, которые можно неучитывать на этапе подготовки коллаций.Достоверность результатов подтверждается тем, что сравнительный анализрезультатов применения методов Алексеева и Ваттеля показал совпадениегруппировок рукописей. Кроме того, полученные группы совпадают с результатами,представленными в работах Г. А.
Воскресенского, Л. П. Жуковской, С. Ю. Темчина,а также с экспертной оценкой текстологов, отраженной в критическом изданииЕвангелия от Матфея 2005 г. Программы выполнены на сертифицированномоборудовании в СПбГУ Е. Л. Алексеевой (Кузнецовой) и Д. М.
Мироновой и вСвободном университете Амстердама Э. Ваттелем.Апробация работы. Отдельные аспекты и основные положениядиссертационного исследования обсуждались на многих отечественных имеждународных конференциях и семинарах, в частности: на международныхфилологических конференциях преподавателей и аспирантов в СанктПетербургском государственном университете (2000, 2010, 2011, 2014, 2016, 2017гг.), на международной конференции “Studies in Stemmatology” (Васенаар, апрель2000; Амстердам, Свободный университет, октябрь 2000), на шестой международнойконференции «From Alpha to Byte» международной ассоциации «Библия иинформатика» (Стелленбос, Стелленбосский университет, июль 2000).
По темедиссертации опубликовано 11 работ, в том числе статья, опубликованная в издании,включенном в индексы цитирования Web of Science («Bible and Computer : theStellenbosch AIBI-6 Conference : Proceedings of the Association Internationale Bible etInformatique “From Alpha to Byte”, University of Stellenbosch, 17–21 July, 2000, ed. byJ.
Cook, 2002») и две статьи в российских изданиях, рекомендованных ВАК РФ(«Структурная и прикладная лингвистика» №9, 2012 и «Филологические науки.Вопросы теории и практики» № 3, Ч. 1, 2017).Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав,заключения, списка принятых сокращений, списка литературы, спискаиллюстративного материала и четырех приложений. Общий объем работысоставляет 315 страниц, основное содержание изложено на 182 страницах исодержит 27 рисунков и 25 таблиц, приложения занимают 133 страниц.
Списоклитературы состоит из 135 наименований, включающих 97 наименований наиностранных языках.9СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВо Введении обосновываются актуальность темы диссертационногоисследования, ее научная новизна и практическая значимость. Формулируются цельи задачи работы, определяются объект, предмет и методы исследования,описывается структура диссертации.В Первой главе «Методы компьютерной обработки рукописныхтрадиций» описаны алгоритмы классификации рукописей методами компьютернойстемматологии и кластерного анализа, позволяющими работать с неограниченнымколичеством источников и контаминированной традицией.Проблема восстановления авторского текста по имеющимся рукописям былаосознана еще в античную эпоху, когда библиотекари в Александрии попыталисьвосстановить гомеровские тексты. До середины XVIII века лучшие чтениявыбирались по смыслу, без учета отношений между текстами в разных рукописях:если некое чтение встречалось только в одной рукописи, но казалось по смыслунаиболее подходящим, оно принималось за чтение архетипа и было предпочтительнопри издании текста, даже если другое чтение повторялось в большинстве рукописей.Важные изменения произошли во второй половине XVIII века, когда былосформулировано правило о том, что лучшие чтения необходимо выбирать, опираясьна данные всех источников.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
