Páramo Rueda, Juan Sebastián
Universidad Nacional de Colombia, Colombia
sebastianparamo@gmail.com
Belousova, Anastasia
Universidad Nacional de Colombia, Colombia; ИМК МГУ
nastassja.belousova@gmail.com
Ruiz Charris, Paula
Universidad Nacional de Colombia, Colombia
kromyon@gmail.com
Настоящее исследование посвящено отношениям между ритмом и лексикой в стихе, а точнее — организации языкового материала в пространстве стиховой строки. Оно продолжает две богатые исследовательские традиции: с одной стороны, это представления о синтакисе стиха, разрабатывавшиеся с 20-х годов XX-го века в рамках русской стиховедческой школы (Брик 2012; Гаспаров 1986; Акимова 2012, 2015, 2017а, 2017б; Kruglova et al. 2019). С другой, это так называемая формульная (oral-formulaic) теория, берущая начало в работах Милмана Пэрри и Альберта Лорда и развитая на материале гомеровской и других эпических традиций (Parry 1928; Lord 1960; Foley 1985; Nagy 1990). Не пытаясь точно воспроизвести конкретные методы предшественников, зачастую не переводимые на язык компьютерного анализа, мы ищем новые пути автоматического исследования ритмико-словесной формульности в стихе.
Ранее нашей исследовательской группой на языке программирования Python были разработаны компьютерные инструменты для автоматического анализа дистрибуции лексики в зависимости от ритмической позиции слова в стихотворной строке. Для этого мы ввели понятие “тополекс” (гр. τοπολέξις, от τόπος ‘место’ и λέξις ‘слово’). Тополекс представляет собой ассоциацию каждого отдельного слова с его ритмической позицией в строке, выраженную как комбинация словесной формы с цифрой, где цифра указывает на ритмическую позицию, на которую падает начало конкретного слова. В случае силлаботоники, например, в строке “Мой дядя самых честных правил” слово “дядя”, представленное нашей программой как тополекс, будет иметь вид “2дядя” (слово начинается на втором слоге), а слово “мой” как “1мой”.
Наши инструменты изначально были опробованы на греческом гексаметре и применены для изучения формульного характера древнегреческой эпики (Páramo et al. 2021). Мы выделили как “уникальные” тополексы (слова лишь единожды появляющиеся на определенной ритмической позиции), так и слова, которые постоянно возникают на одних и тех же местах строки, и сравнили полученные данные по Гомеру, Гесиоду и Аполлонию Родосскому. Поведение тополексов у Гомера и Гесиода (авторов формульного стиля) значительно отличалось от того, что было обнаружено у Аполлония (индивидуальное авторство). Удалось вывести общий показатель “формульности” стиля (соотношение числа разных тополексов к их общему числу) и противопоставить по нему два типа поэзии. Тополексы также были опробованы как стилеметрический индикатор (см. Plecháč et al. 2018). Метод измерения стилистической дистанции на основе самых частотных тополексов оказался сопоставим по своей точности для автоматического определения авторства с тем же методом на базе MFW (самых частотных слов).
Количественное исследование формульности греческого гексаметра продемонстрировало потенциал метода в области квалитативного исследования поэтического синтаксиса, лексического разнообразия и т. д. на основании полученных квантитативных данных. Абсолютное большинство самых частотных тополексов являются служебными словами и их распределение в стихотворной строке красноречиво указывает на типичные синтаксические конструкции, применяемые в тексте. Также интересны оказались данные по тополексам — полнозначным словам: они позволили, хоть и не в полной мере, но автоматически обнаруживать ритмико-лексические клише, исследованием которых давно занимаются стиховеды (Гаспаров 1986).
Итак, учитывая ранее полученные обнадеживающие результаты и расширив исследовательский материал для дальнейшей апробации методов тополексного анализа, было решено приложить наши инструменты уже не к образцам устной формульной поэзии (Гомер, Гесиод), а к авторским текстам, демонстрирующим, по мнению исследователей (Тверьянович 2019; Матвеев 2018), выраженный “формульный”, клишированный характер, а именно к русской оде XVIII-го века, написанной четырехстопным ямбом. Для этого был создан корпус русской оды XVIII-го века (Ломоносов, Сумароков, Петров и др.) и сопоставительный корпус, в который вошли произведения поэтов пушкинской эпохи. Была создана версия тополексного анализатора, работающая с четырехстопным ямбом.
В докладе мы предлагаем обсудить следующие результаты и аспекты применения метода.
Вычислив стилистическую дистанцию между произведениями Пушкина и Ломоносова, мы получили дендрограмму, представленную на Рисунке 1. Можно видеть, что тексты оказались верно распределены по авторам, кроме того, среди од Ломоносова обнаружились подгруппы, коррелирующие с хронологией их создания. (Те же данные, визуализированные в виде тепловой карты, можно видеть на Рисунке 2).

Рис. 1. Дендрограмма. Стилистическая дистанция, вычисленная на основе самых частотных тополексов. Пушкин и Ломоносов

Рис. 2. Тепловая карта. Стилистическая дистанция, вычисленная на основе самых частотных тополексов. Пушкин и Ломоносов
Интереснее было сравнить самые частотные тополексы и их использование у разных авторов. На Графике 3 представлена относительная частотность самых употребительных тополексов Ломоносова и Пушкина. Самые частотные тополексы — это союзы, предлоги и другие служебные слова. Оказалось, что наиболее формульная часть строки — первый слог (около 50% самых частотных тополексов приходятся на эту позицию). Сопоставление данных демонстрирует, что тополексы 1и и 1но чаще встречаются у Пушкина, чем у Ломоносова, также Пушкин часто начинает строку с 1он и 1его, что не характерно для Ломоносова. Значительно чаще, чем Пушкин, Ломоносов обращается к тополексам 1что, 1о, 1как, 1где, 1от, 1когда. Тополекс 1коль частотен у Ломоносова и отсутствует у Пушкина. В докладе мы проанализируем конкретные поэтические строки, иллюстрирующие самые частотные тополексы в реальном стиховом контексте и обсудим те синтаксические тенденции, что стоят за полученными нами данными. Тополексный анализ позволяет увидеть особенности ритмико-словесного и ритмико-синтаксического строения строки, которые было бы трудно заметить обычным взглядом.
Так как самые частотные тополексы относятся к служебным словам, их анализ позволяет выявлять в первую очередь синтаксические тенденции. Но применив к нашим текстам stopword list и очистив корпус от служебных слов, мы можем получить данные о повторяющихся тополексах — полнозначных словах и проанализировать их поведение. Именно повторение полнозначных слов традиционно рассматривается как поэтическая формула.

Рис. 3. Самые частотные тополексы. Ломоносов и Пушкин
Наша программа позволяет анализировать и распределение слов определенной слоговой структуры в рамках строки четырехстопного ямба. Будут представлены самые частотные типы “пустых тополексов” и виды строения строк.