Жанровая классификация литературных текстов на основе методов глубинного обучения (по данным русскоязычной электронной базы фанфикшн)

Работа посвящена жанровой классификации литературных текстов с применением методов искусственного интеллекта. В качестве материала исследования используются фанфикшн-тексты, входящие в дополненную русскоязычную электронную базу фанфикшн, источником данных для которой послужил популярный специализированный ресурс «Книга Фанфиков». Основной целью исследования является разработка версии нейросетевой модели для классификации литературных текстов по жанрам на материале фанфикшн-произведений. В рамках работы также рассматриваются содержательные и лексико-статистические особенности жанров фанфикшн. По итогам исследования представлены три жанровых классификатора разных типов, дообученные на данных фанфикшн и апробированные на материале художественной литературы. Результаты исследования могут быть применены как для решения практических задач — классификации произведений электронных библиотек, баз данных, так и в научных исследованиях в области компьютерной лингвистики и цифровой гуманитаристики.