Бакалавриат 2023/2024

Количественные и качественные методы анализа литературного текста

Статус: Курс обязательный (Филология)

Направление: 45.03.01. Филология

Кто читает: Департамент филологии

Где читается: Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Калугин Дмитрий Яковлевич, Мовнина Наталья Савельевна, Петрова Ирина Анатольевна, Попова Татьяна Ивановна, Разувалова Анна Ивановна, Шерстинова Татьяна Юрьевна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 48

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен изучению ключевых текстов русской литературы с применением литературоведческих и лингвистических подходов. В ходе первой части курса студенты знакомятся с основными понятиями и методами филологического анализа текста, базовыми понятиями анализа, нарратологической теории. Во второй части рассматриваются подходы к автоматическому и квантитативному (статистическому) анализу текста, задачи и методы стилеметрии, методы анализа лексических особенностей текстов, построение частотных словарей, автоматический анализ динамики текста, изучаются компьютерные программы, позволяющие производить автоматический анализ текстов.

Цель освоения дисциплины

• Ознакомление студентов с основными понятиями и методами филологического анализа в цифровую эпоху на материале прозаических и поэтических текстов XVIII-XXI веков.
• Ознакомление студентов с основными понятиями и методами филологического анализа текста на материале прозаических и поэтических текстов XVIII-XX веков
• Знакомство студентов с методами компьютерного анализа художественного текста на материале прозаических и поэтических текстов XVIII-XX веков

Планируемые результаты обучения

• Студент анализирует лексические особенности текста, разрабатывает частотный словарь и конкорданс.
• Студент выявляет особенности фабулы и сюжета литературного текста
• Студент использует методы автоматического анализа структуры текста
• Студент различает основные направления автоматического анализа художественного текста
• Студент анализирует и систематизирует типы повествования
• Студент анализирует структуру литературного персонажа текста в рамках установленных требований
• Студент выявляет пространственно-временную структуру текста
• Студент использует основные методы стилеметрии.
• Студент рассматривает литературный текст с точки зрения его системных характеристик

Содержание учебной дисциплины

• Природа и особенности литературного текста.
• Внутренний мир произведения. Понятие хронотопа.
• Персонаж
• Фабула-сюжет-мотив.
• Понятие «точки зрения». Формы повествования.
• Возможности компьютерного анализа литературных текстов.
• Лексические особенности текста. Частотные словари.
• Подходы и методы стилеметрии.
• Методы автоматического анализа структуры и динамики текста.

Элементы контроля

• Практическая работа № 2
  Цель работы — оценить навыки студентов в использовании корпусного менеджера AntConc. Выполняется письменно в компьютерном классе. Время выполнения – 20 минут.
• Аудиторная работа
  Работа на семинаре предполагает выступление студентов с устными ответами, участие в дискуссии, ответы на вопросы преподавателя и других студентов во время семинарских занятий. Каждое семинарское занятие предполагает обсуждение одной из предложенных тем, соответствующих темам лекционных занятий.
• Практическая работа № 1
  Выполняется письменно в компьютерном классе. Работа с литературным корпусом CLIC Dickens - (открытый ресурс) (если специально не оговорено, определяем для всего текста/subsets). Время выполнения – 20 минут.
• Проверочная работа
  Выполняется письменно в аудитории, представлена по вариантам. Вопросы проверочной работы разработаны на основе пройденного материала. Не разрешается пользоваться никакими источниками. Время выполнения – 45 минут в ходе аудиторной работы.
• Контрольная работа №1
  Выполняется письменно в аудитории, представлена по вариантам. Вопросы проверочной работы разработаны на основе пройденного материала. Не разрешается пользоваться никакими источниками. Время выполнения – 90 минут.
• Контрольная экзаменационная работа
  Контрольная экзаменационная работа во 2-м модуле выполняется письменно, внеаудиторно, на компьютере, с использованием программ обработки текстовых данных. Работа выполняется студентами на разных текстах, при сдаче идентичных работ разными студентами, все такие работы оцениваются как 0. Плагиат оценивается как 0.

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 1 модуль
  0.2 * Аудиторная работа + 0.6 * Контрольная работа №1 + 0.2 * Проверочная работа
• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.6 * Контрольная экзаменационная работа + 0.2 * Практическая работа № 1 + 0.2 * Практическая работа № 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Васильев, В. К. Сюжетная типология русской литературы XI–XX веков (Архетипы русской культуры). От Средневековья к Новому времени [Электронный ресурс] : Монография / В. К. Васильев. - Красноярск : ИПК СФУ, 2009. - 260 с. - ISBN 978-5-7638-1932-8.
• Работы о теории: Статьи / С. Зенкин. - М.: Нов. лит. обозр., 2012. - 560 с.: 60x90 1/16. - (Научная библиотека). (переплет) ISBN 978-5-86793-986-1, 1500 экз.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Lappin, S., Fox, C., & Clark, A. (2010). The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing. Chichester, West Sussex: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=330500
• Stone, J. (2013). Historical Dictionary of Russian Literature. Lanham, Maryland: Scarecrow Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=547995
• Сабиржанов Равшан Анварович. (n.d.). Компьютерная Лингвистика Как Наука Автоматической Обработки Информации. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.https%3a%2f%2fcyberleninka.ru%2farticle%2fn%2fkompyuternaya-lingvistika-kak-nauka-avtomaticheskoy-obrabotki-informatsii

Авторы

• Шерстинова Татьяна Юрьевна
• Разувалова Анна Ивановна
• Калугин Дмитрий Яковлевич