Отзыв официального оппонента (1148443)
Текст из файла
ОТЗЫВ официального оппонента о диссертации Мироновой Дины Марковны на тему: «Автоматизированная классификация древних рукописей (на материале 525 списков славянского Евангелия от Матфея Х1-ХУ1 вв,)», представленной на соискание ученой степени кандидата филологических наук по специальности 10.02.21 — Прикладная и математическая лингвистика В диссертации Д, М, Мироновой апробируются статистические методы измерения степени близости рукописей с применением математического аппарата кластерного анализа, Разработка оптимальных алгоритмов для группировки рукописей — актуальная задача текстологии, занимающейся исследованиями текстов, которые сохранились в большом количестве списков. При рукописном тиражировании текста в течение долгого времени на обширных территориях возникают контаминнрованнью списки„между которыми трудно, а иногда даже невозможно установить генеалогические отношения.
Это объясняется тем, что в допечатную эпоху единственным способом обеспечить правильность текста при переписке было обращение к нескольким источникам: дефекты одного антиграфа устранялись благодаря сверке по другим. Возникала ситуация, когда у каждой новой рукописи мог быть не один антнграф, а несколько, причем относящихся к разным текстуальным группам. В результате отразить отношения между списками при помощи традиционной генеалогической стеммы не удается.
В качестве альтернативы генеалогическому методу был предложен ряд статистических методов. В работе Д. М. Мироновой сопоставляются статистические методы Э. Ваттеля и А. А. Алексеева и выявляются их достоинства н недостатки. Такое сопоставление проводится впервые. В первой главе диссертации, с привлечением большой отечественной н зарубежной литературы, дается обзор методов компьютерной текстологии, используемых в отечественной и зарубежной практике„- в частности, метод американских ученых Э. Колвелла и Э. Тьюна, при котором все рукописи сравниваются между собой попарно и процент схождений заносится в таблицу по степени убывания, метод голландского ученого А.
Дееса, предложившего построение неориентированного дерева, н его продолжателя Э. Ваттеля, разработавшего программу для построения глубинной структуры и процедуру оптимизации получаемой стеммы в три этапа, на последнем из которых стемма корректируется текстологом. Особое внимание в обзоре уделяется кластерному анализу, который в 1930-х гг. стал применяться А, А. Алексеевым к группировке библейских славянских списков.
Детально рассматриваются ключевые для кластерных методов вопросы о критерии присоединения объектов к кластерам и об определении границ кластеров, В варианте, используемом А. А. Алексеевым, новая рукопись присоединяется к имеющемуся кластеру, если имеет наиболее высокий процент сходства с одной из рукописей уже образовавшегося кластера, а коэффициент или пороговое значение, определяющее окончательные граниш | кластеров, не используется. Полученные данные, как у Э, Колвелла и Э. Тьюна, представляются в виде квадратной матрицы, упорядоченной по убыванию процента сходства между рукописями. Метод прост в применении н наглядно представляет результаты классификации, Впрочем, Д. М. Миронова указывает и на недостаток описанного метода: иногда кластеры объединяются между собою раньше, чем отдельные рукописи, которые имеют не очень высокий процент сходства со своей группой и не успевают к ней присоединиться.
Такие рукописи оказываются внизу таблицы, и нх приходится„если это возмозкно, распределять по кластерам с помощью отдельной процедуры. Во второй главе описывается процесс классификации рукописей славянского Евангелия на материале контрольного отрывка, в котором были выделены 532 узла разночтений. Все узлы приведены в Приложении к диссертации. Сравнение было проведено по 525 рукописям, материал подвергался анализу параллельно по методу Э, Ваттеля н по методу А. А. Алексеева.
После первоначальной кластеризации были удалены низкорелевантные узлы, в которых случайным образом объединились 2-3 рукописи, после чего осталось 387 значимых узлов, на базе которых был проведен новый расчет. Он показал наличие пяти кластеров, представляющих хорошо известные разновидности текста славянского Евангелия: Поздний текст (363 списка), Преславский текст (96 списков), Древний текст (41 список), Новый литургический текст (4 списка) и редакция Чудовского Нового Завета (3 списка).
В диссертации приведены характерные разночтения всех пяти кластеров. В самом большом кластере бьшо выделено ядро Позднего текста (126 списков), к которому примыкают рукописи, принадлежащке к другим редакциям нли принадлежность которых к той или иной редакции неизвестна. В кластере Преславского текста была зафиксирована большая степень единства входя|них в него рукописей. Внутри кластеров выделены более мелкие подгруппы, Ядро кластера Древнего текста составили четыре древнейших тетра: Мариинское, Зографское, Типографское и Галицкое евангелия. В целом результаты, полученные по методу Э. Ваттеля н по методу А.
А. Алексеева, совпали, расхождения касались некоторых групп внутри редакций. Метод Э. Ваттеля оказался более трудоемким, а полученные с его помощью результаты — менее наглядными. В третьей главе оценивается вес разночтений разного типа с точки зрения возможностей оптимизации автоматической классификации рукописей. Здесь подробно обсуждается, что именно нужно считать узлом разночтений и показывается, как меняется вес разночтения в зависимости от того, по какому принципу вьщелен узел.
Далее проводятся подсчеты с последовательным искшочением разных типов узлов (лексические и грамматические разночтения, пропуски и добавления, перестановки, наличие и отсутствие союза и и частицы эсг) и доказывается, что исключение любого из перечисленных типов узлов ведет к искажению картины и только если не учитывать наличие и отсутствие союза и и частицы же, группировка остается той же, что и прн учете всех узлов, Другими словами, наличие и отсутствие союза и и частицы же прн проведении кластерного анализа можно не подсчитывать. Кроме того, при помощи специальной программы были выбраны узлы, характерные для каждого выделенного кластера (текстологические приметы), и проведена повторная классификация на основании только зтнх 64 узлов (они приведены в Приложении к диссертации).
Повторная классификация в целом совпала с первоначальной, но оказалась более рельефной: граница между кластерами стала более отчетливой, а рукописи с периферии подтянулись к ядру кластера, то есть кластер стал более компактным. Таким образом, в диссертации осуществлено разностороннее тестирование двух статистических методов с применением кластеризации, Доказано„что оба метода обеспечивают адекватную классификацию рукописей, принадлежащих любой текстуальной традиции, и могут применяться как для обследования рукописного материала в первом приближении, так и для иллюстрации взаимоотношений между списками.
В диссертации осуществлена группировка рукописей внутри Древнего и Преславского типа, охватывыощая, в том числе, рукописи, текстуальный статус которых до сих пор не был определен. Эти новые данные представляют интерес для текстологии славянского Евангелия. С другой стороны, диссертация демонстрирует пределы возможностей статистического анализа при изучении текстуальной традиции славянского Евангелия. В силу высокой степени совпадения между списками кластеры оказываются слишком аморфными. Так, внутри Позднего текста не вьщелились редакции А и В, зато в кластер Позднего текста попали рукописи других редакций.
В ядро кластера Древнего текста вошли Мариинское, Зографское, Типографское и Галицкое евангелие, хотя между Мариинским и Зографским лежит сверка по греческому оригиналу, а Галицкое евангелие содержит особую восточноболгарскую редакцию текста.
Высокую степень единства показал кластер Преславского текста, хотя в нем при филологическом анализе отчетливо выделяются две текстуальные ветви. Эти результаты тоже важно зафиксировать, чтобы понимать, что статистический анализ сам по себе, во всяком случае применительно к тексту славянского Евангелия, дает адекватную картину распределения списков главным образом по очень крупным группам, представляющим собой типы текста.
Ценным вкладом являются предложения Д. М. Мироновой по оптимизации статистического анализа славянского текста Евангелия. Первое сводится к исключению из подсчетов узлов, регистрирующих наличие и отсутствие союза и и частицы же, которые составляют изрядную долю от всех разночтений. В то же время показано, что исключение какого-либо другого типа разночтений, помимо наличия или отсутствия союза и и частицы же, искажает общий результат. Впрочем, искаженный результат, как показано в диссертации„может быть использован в эвристических целях: он сигнализирует, например, о том, что для определенного типа текста более показательны лексические инновации, а для другого — грамматические замены.
Второй способ оптимизации— автоматизированное выделение текстологических примет кластеров с повторным пересчетом, для которого Д. М, Миронова разработала специальную программу. Поскольку этот способ прошел испытание очень успешно, его, очевидно„следует рассматривать как новую эффективную модификацию кластерного метода и принять на вооружение.
Диссертация в целом написана очень ясно и доказательно. Можно высказать лишь несколько мелких замечаний. К сожалению, не описаны принципы определения низкорелевантных узлов и не приведены примеры таких узлов, удаленных на втором этапе кластеризации„хотя к их числу принадлежит пятая часть от общего количества всех выделенных узлов.
Может быль„стоило бы пометить их в Приложении специальной маркировкой. Процедура вьщеления узлов описана в диссертации достаточно четко, но в единичных случаях можно заметить отступления от главного принципа, который сводится к тому, что в рамках одного узла разночтения должны быть противопоставлены только по одному признаку. Это обеспечивает равную близость / удаленность вариантов внутри одного узла. Между тем в разделе 2.1,2 в узел № б к стиху Мф, 14.15 включены три варианта: 1 — градьц Г3, 2- грады, 3 — вьси.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
