Лингвистическое моделирование как инструмент атрибуции текстаLinguistic modeling as a technique in authorship attribution

Диссертационное исследование посвящено разработке проблем текстовой атрибуции на основе постулатов модельной лингвистики. В диссертационном исследовании речь идёт о решении идентификационной задачи закрытого класса при попарном сравнении текстов на письменном материале.Автор любого текста есть языковая личность. Феномены языковой личности и идиостиля очень сложны и многоаспектны, поэтому эти сущности всегда приходится моделировать. Обычно при их моделировании используются модели анализа. Сама же атрибуция есть не что иное, как модель лингвистического исследования. Именно этот набор моделей в основном использован в диссертации.Атрибуционная лингвистика со времен Л. Кэмпбелла и В. Лютославского на Западе и Н.А. Морозова в России всегда шла двумя параллельными путями: путем стилеметрии и путем квалификативного анализа текста. Многие из квантитативных подходов продуктивны, тем не менее они рассматривают индивидуальный стиль как череду языковых вероятностей, а не как продукт формирования речевой способности индивида, что, на наш взгляд, является методологической проблемой. В исследовании речь идёт об интегративной модели атрибуционного анализа, основанной на соединении результатов интерпретативного и квантитативного исследований. В ходе реализации алгоритма данные квалификативного анализа материала объективируются с помощью применения в конечной модели идиостиля методов математической статистики и ее интерпретации.Разработанная интегративная модель формализована и с ее помощью создан прототип атрибуционного программного обеспечения «ХоРом», URL: http://khorom-attribution.ru/#/. С его помощью интегративная атрибуционная модель протестирована на текстах разного объема и жанровой отнесенности и доказана гипотеза о том, что с помощью фиксированного свода формализованных правил можно создать интегративную атрибуционную модель, являющуюся полной, всесторонне имитирующей оригинал и одновременно объективной. Эта модель дает исследователю возможность успешно решать идентификационную задачу атрибуционной лингвистики на текстах разного объема и жанровой отнесенности.