• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Мероприятия
Книга
Рукописи. Редкие издания. Архивы. Из фондов Отдела редких книг и рукописей

Лифшиц А. Л., Мастерков А., Мастеркова А. и др.

Вып. 10. М.: Новый хронограф, 2017.

Статья
Una eina per a una llengua en procés d'estandardització: el traductor automàtic català-sard

Alòs i Font H., Fronteddu G., Tyers F. M.

Linguamática. 2017. Vol. 9. No. 2. P. 3-20.

Глава в книге
О выражении множественных непрямых объектов в адыгейском глаголе

Багирокова И. Г., Ландер Ю. А., Мороз Г. А.

В кн.: Становление и развитие младописьменных языков. К 120-летию со дня рождения выдающегося языковеда, основоположника адыгейского языкознания Д.А. Ашхамафа: материалы Международной научной конференции (Майкоп, 21-23 июня 2017 г.). Майкоп: 2017. С. 23-27.

Препринт
Nominative object in modern North Russian dialects

Ronko R.

Linguistics. WP BRP. НИУ ВШЭ, 2017. No. 61.

Сотрудники школы лингвистики выступили на семинаре международной лаборатории сетевого анализа

Доцент школы лингвистики Франк Фишер и преподаватель Даниил Скоринкин сделали доклад о сетевом анализе художественных произведений.

Исследования сетевых структур опираются на математическую теорию графов. Поскольку в виде графа могут быть представлены самые разные объекты (социальные группы, экономико-географические связи, каналы распространения инфекций, медиа, научные публикации), применение сетевого анализа и теории графов активно развивается во многих областях научного знания. Международная лаборатория прикладного сетевого анализа  НИУ ВШЭ — один из центров, где ведутся подобные исследования и разрабатываются новые методы для них. 

С недавнего времени графами заинтересовались и литературоведы. Эта математическая абстракция оказалась достаточно удобна для формализации взаимодействий между персонажами литературных произведений. Появилась возможность, с одной стороны, получить некоторые численные подтверждения для традиционных интерпретаций и прочтений (например, кого мы считаем главными героями того или иного произведения, какие группы персонажей можно выделить и т.п.),  а с другой — посмотреть на текст в новом (графовом) представлении и увидеть не вполне очевидные при прочтении свойства, которыми обладает «социальная сеть» персонажей. 

Сотрудники школы лингвистики  Франк Фишер и Даниил Скоринкин применяют сетевой анализ для исследования русских драматических текстов. С его помощью исследуется структура пьесы, выявляются моменты авторских новаций, изучаются и классифицируются типы сетевых структур, встречающиеся в текстах. Например, так выглядят сети 13 русских драматических произведений от "Недоросля" Фонвизина до "Клопа" Маяковского:

Здесь, к примеру, видно, что третья пьеса в верхнем ряду — "Борис Годунов" А.С. Пушкина — заметно отличается от окружающих (больше героев, нет единого ядра персонажей). Это неслучайно: "Борис Годунов"  — т.н. пьеса для чтения, изначально не предназначенная для постановки в театре, что и позволяет Пушкину ввести такое количество действующих лиц; кроме того, действие в ней разделено пространственно на сцены в Польше, в Москве и на полях сражений между ними. В графе благодаря этому легко выделяются группы (кластеры)   — польский, московский вокруг царя, "народный".

Для современной data-центричной науки особенно важно, что представление пьесы в виде графа взаимодействий персонажей достаточно легко формализовать, этот процесс неплохо автоматизируется, что позволяет исследовать и сопоставлять сотни текстов, делая выводы о типологии и временных изменениях драмы в целом. Кроме того, поскольку уже имеются аналогичные данные для 700 немецких и 800 французских драматических текстов, становятся возможны кросс-культурные исследования.