Анализ художественного текста с использованием цифровых методов (на материале произведения Ч. Айтматова «Материнское поле» и его перевода)
Автор: Эргешбаева Н., Мамбеткулова З.
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Социальные и гуманитарные науки
Статья в выпуске: 10 т.11, 2025 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается применение цифровых методов в исследовании литературных текстов, при этом особое внимание уделяется сравнительному анализу повести Чингиза Айтматова «Саманчынын жолу» (Материнское поле) и её английского перевода Учитывая растущее значение цифровых гуманитарных наук в развитии текстологических исследований, цель работы — оценить качество перевода и изучить эффективность использования инструмента Voyant Tools для анализа текстов на кыргызском языке, что представляет собой одну из первых подобных попыток. Сравнительный анализ и функциональные возможности Voyant Tools, включая подсчёт частотности слов, идентификацию коллокаций и визуализацию (облака слов, графики, конкордансы), были применены к оригинальному тексту на кыргызском языке объёмом 27 161 слово и к его английскому переводу объёмом 38 737 слов. Основные результаты свидетельствуют о тематическом соответствии двух текстов: например, такие персонажи, как Алиман и Толгонай, а также темы «Материнская земля», война и повседневная жизнь стабильно выделяются как центральные. Несмотря на структурные различия между языками, перевод эффективно передаёт основное повествование и значимость ключевых персонажей. Хотя были зафиксированы незначительные различия в лемматизации между языками, Voyant Tools успешно предоставил как количественные, так и качественные данные о текстовых особенностях и сохранении семантики. Данное исследование демонстрирует высокий потенциал цифровых инструментов как дополнения к традиционному литературоведению, предлагая основанный на данных подход к оценке точности перевода и способствуя более глубокому изучению кыргызской литературы.
Цифровые гуманитарные науки, частотность, облако слов, визуализация
Короткий адрес: https://sciup.org/14133974
IDR: 14133974 | УДК: 82-1/-9 | DOI: 10.33619/2414-2948/119/57