Автоматическое составление сборников поэзии

Автоматическое составление сборников поэзии: технологии, методы и перспективы

Автоматическое составление сборников поэзии представляет собой комплексный процесс, в котором системы искусственного интеллекта анализируют большие массивы стихотворных текстов, выявляют в них закономерности, темы, стилистические особенности и на основе заданных критериев формируют тематические или стилистически однородные подборки. Этот процесс находится на стыке компьютерной лингвистики, машинного обучения и цифровой гуманитаристики.

Технологический фундамент: как ИИ понимает поэзию

Для анализа поэзии ИИ использует многоуровневые модели обработки естественного языка (NLP). Стандартный текстовый анализ здесь недостаточен, так как поэзия оперирует фонетикой, ритмом, метафорой и сложной семантикой. Современные системы задействуют следующие подходы:

• Семантический анализ и векторизация: Модели типа BERT, GPT и их специализированные потомки (например, fine-tuned на поэтических корпусах) преобразуют текст в числовые векторы. Это позволяет вычислять смысловую близость между стихотворениями, даже если они не содержат общих ключевых слов.
• Анализ стилистических и формальных признаков: ИИ выделяет метрику (ямб, хорей), рифмовку (перекрестная, кольцевая), длину строки, использование определенных частей речи, лексическую плотность.
• Тематическое моделирование: Алгоритмы, такие как Latent Dirichlet Allocation (LDA), выявляют скрытые тематические распределения в текстах. Это позволяет группировать стихи по темам («любовная лирика», «гражданская поэзия», «философская медитация», «пейзажная зарисовка»).
• Анализ эмоциональной окраски (сентимент-анализ): Определяет доминирующий эмоциональный тон произведения (радость, грусть, гнев, ностальгия) и его интенсивность.
• Сетевой анализ интертекстуальности: Выявляет связи между стихотворениями через общие образы, цитаты, аллюзии или использование редкой лексики.

Архитектура системы автоматического составления сборника

Процесс можно разбить на последовательные этапы, каждый из которых решает конкретную задачу.

Этап 1: Сбор и предобработка данных

Система загружает тексты из оцифрованных корпусов, библиотек или предоставленных пользователем массивов. Предобработка для поэзии специфична: сохраняется разбиение на строки и строфы, проводится лемматизация с учетом поэтических форм («глазам» -> «глаза», «блещут» -> «блестеть»), токенизация с учетом знаков препинания, имеющих смысловую нагрузку.

Этап 2: Извлечение и анализ признаков

Для каждого стихотворения создается многомерный профиль. Данные можно представить в виде таблицы признаков.

Таблица 1: Пример профиля стихотворения, извлекаемого ИИ

Категория признака	Конкретный признак	Пример значения	Метод извлечения
Формальные	Преобладающий размер	Ямб 4-стопный	Силлабо-тонический анализ
Формальные	Тип рифмы	Мужская, перекрестная	Анализ окончаний строк
Семантические	Векторное представление	[0.124, -0.235, … 0.812] (768 измерений)	BERT-модель
Тематические	Вероятность темы «Природа»	0.87	LDA-модель
Эмоциональные	Доминирующая эмоция / Валентность	Ностальгия / -0.65	Сентимент-анализ с расширенным словарем
Лексические	Лексическое разнообразие (TTR)	0.72	Отношение уникальных слов к общему числу
Интертекстуальные	Ссылки на мифологические образы	[«Нарцисс», «Фаэтон»]	Сопоставление с базой культурных кодов

Этап 3: Определение логики сборника (целевая функция)

Это ключевой этап, на котором задаются критерии группировки. Логика может быть:

• Тематическая: Объединить стихи с максимальной близостью по тематическому распределению.
• Стилистическая: Сгруппировать произведения по формальным признакам (например, только сонеты или верлибры).
• Эмоциональная: Построить «эмоциональную кривую» сборника (от мрачного к светлому, или наоборот).
• Хронологическая или диахроническая: Показать эволюцию темы или стиля автора/авторов во времени.
• Контрастная: Намеренно подобрать стихи, контрастирующие по теме или настроению, для создания диалога.

Этап 4: Кластеризация и ранжирование

На основе матрицы признаков применяются алгоритмы кластеризации (K-means, иерархическая кластеризация, DBSCAN) для выявления естественных групп стихотворений. Далее внутри кластера или для всей подборки происходит ранжирование: определение наиболее репрезентативного стихотворения для темы, выстраивание последовательности для оптимального восприятия. Здесь может использоваться анализ «эмоционального темпа» или сложности лексики.

Этап 5: Формирование структуры и генерация сопроводительных текстов

Система определяет название сборника, названия разделов, формирует оглавление. Продвинутые ИИ (например, на основе GPT) способны генерировать краткие предисловия, аннотации к разделам или комментарии, объясняющие логику подборки.

Практические приложения и инструменты

Автоматическое составление сборников имеет несколько четких сфер применения:

• Образовательные платформы: Создание персонализированных хрестоматий для студентов, сфокусированных на конкретном литературном периоде, приеме или теме.
• Издательское дело: Помощь редакторам в анализе большого наследия автора и выявлении малоизвестных произведений, подходящих под тематику нового сборника.
• Цифровые архивы и библиотеки: Предоставление пользователям возможности динамически создавать собственные подборки из оцифрованных фондов по запросу («показать все стихи о море серебряного века»).
• Личное использование: Сервисы для любителей поэзии, позволяющие загрузить коллекцию текстов и автоматически структурировать ее в книжный формат.

Ограничения и этические вопросы

Несмотря на потенциал, технология сталкивается с существенными вызовами:

• Понимание контекста и глубины: ИИ может корректно определить тему «смерть», но не уловить разницу между экзистенциальной тоской и трагическим пафосом без обширной разметки данных.
• Культурные и исторические особенности: Алгоритм, обученный на поэзии XIX века, может некорректно интерпретировать авангардные тексты XX века.
• Проблема авторского права: Автоматическое компилирование сборников из защищенных авторским правом текстов без разрешения правообладателей является нарушением.
• Роль куратора: Технология не заменяет литературоведа, а становится его инструментом. Финальное решение о включении стихотворения и общая концепция должны оставаться за человеком.
• Смещение в данных (Bias): Если обучающая выборка перекошена в пользу определенной группы авторов (например, мужчин), то и сборники, предлагаемые ИИ, будут отражать это смещение.

Будущее развития направления

Развитие будет идти по пути увеличения глубины анализа и интерактивности:

• Мультимодальный анализ: Учет рукописей, авторского чтения, визуального оформления первых изданий.
• Генеративно-составительские системы: ИИ не только отбирает, но и предлагает собственные варианты компоновки, а пользователь в реальном времени дает обратную связь («больше грустных стихов», «сделать резкий переход здесь»), на основе которой система перестраивает сборник.
• Персонализация на уровне читателя: Учет индивидуальных предпочтений и эмоциональной реакции конкретного пользователя на ранее прочитанные тексты.
• Межъязыковые сборники: Автоматический подбор стихотворений-аналогов из разных языковых традиций на основе семантической, а не буквальной близости.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Может ли ИИ полностью заменить литературного редактора при составлении сборника?

Нет, не может. ИИ является мощным инструментом для анализа больших данных, выявления паттернов и предложения вариантов. Однако финальное концептуальное решение, учет тонкого культурного контекста, субъективная эстетическая оценка и ответственность за конечный продукт остаются за человеком-редактором. ИИ — это ассистент, а не замена.

Как система отличает хорошие стихи от плохих?

В общепринятом эстетическом смысле — никак. Качество — субъективная и культурно-обусловленная категория. Система может оперировать только объективно измеримыми параметрами: сложность лексики, оригинальность сочетаний слов относительно тренировочного корпуса, формальная строгость, богатство рифм. Оценка «хорошести» может быть смоделирована только на основе данных, размеченных людьми (например, стихи из школьной программы vs. тексты любительских форумов), что переносит в алгоритм субъективность этих самых людей.

Можно ли с помощью этой технологии найти «потерянное» стихотворение, подходящее в сборник?

Да, это одно из ключевых применений. Проанализировав профиль существующего сборника или творчества автора, ИИ может «спрофилировать» искомое стихотворение и выполнить семантический поиск по обширным, плохо структурированным архивам (старым журналам, рукописям, частной переписке), чтобы найти тексты с максимально близким набором признаков, которые могли быть упущены из виду при ручном поиске.

Кто владеет правами на автоматически составленный сборник?

Права на компиляцию (подборку) как составное произведение, если она является результатом творческого труда, принадлежат составителю. Если роль ИИ признается творческой (что на текущий момент законодательно не определено), возникают сложные юридические вопросы. Ключевое: права на сами тексты стихотворений остаются у их авторов или иных правообладателей. Использование текстов в сборнике, даже составленном ИИ, требует получения соответствующих разрешений, если срок охраны авторских прав не истек.

Можно ли настроить ИИ для составления сборника в определенном, узком стиле (например, только акмеистская поэзия)?

Да, это технически реализуемо. Необходимо провести fine-tuning (дообучение) моделей на специально подготовленном корпусе текстов, соответствующем нужному стилю. Система научится выделять характерные для акмеизма признаки (вещественность образа, четкость детали, отсылки к мировой культуре) и будет искать эти паттерны в анализируемых текстах, эффективно фильтруя不符合 стилю произведения.