Автоматизированный анализ структуры тонических стихотворений
Морозов Алексей Юрьевич,
советник Российской академии естествознания,
e-mail: redactor@vpoezii.online
Аннотация
Статья посвящена разработке автоматизированного метода анализа тонических стихотворений с использованием JavaScript. Предложенный подход включает статистический анализ ударений, построение ритмической матрицы и визуализацию структуры стиха. Алгоритм позволяет точно определять ритмический рисунок, корректировать отклонения и проверять соответствие критериям тонической системы. Реализация метода в системе Fet.Online (свидетельство Роспатента №2021614295) демонстрирует эффективность для образовательных и исследовательских задач.
Ключевые слова: тоническое стихосложение, автоматизированный анализ, ритмическая структура, JavaScript, Fet.Online
Введение
Тоническое стихосложение представляет собой одну из фундаментальных систем организации стиха, основанную на упорядоченном чередовании ударных и безударных слогов. В отличие от силлабо-тонической системы с её строго фиксированными схемами расположения ударений, тоническая система предлагает большую свободу в количестве слогов и интервалах между ударениями. Эта гибкость делает её особенно ценной для передачи естественной ритмики речи и эмоциональной выразительности.
Тоническая система широко применяется как в народной поэзии, так и в современных поэтических произведениях, где важна естественность звучания. Однако ручной анализ таких стихотворений, особенно при работе с большими текстами, требует значительных временных затрат и субъективен в интерпретации.
Исследования в области классификации, математического моделирования и автоматизации анализа силлабо-тонических и тонических стихотворений проводились как российскими, так и зарубежными исследователями. Крупнейший отечественный филолог и стиховед Гаспаров М.Л. дал общее определение структуры силлабо-тонических и тонических стихотворений, показал эффективность использования статистических методов исследования поэтических текстов [1]. Вопросы автоматического распознавания метрико-ритмических параметров стихотворений исследовали Пильщиков И.А., Старостин А.С. [2]. Классификацию стихотворений на основе интервальной модели предложил Брейдо Е.М. [3]. Существуют и другие алгоритмы, но создать систему, которая автоматически анализирует структуру стихотворения и классифицирует его по ритмико-метрическим характеристикам оказалось довольно сложно. В настоящее время в интернете доступно две программы, написанные самодеятельными авторами: десктопная программа «Ритм во мне» Зигули С.Н. и сайт «Рифмовед.ру» Онуфриева В.В. более-менее точно определяют размер, ритм и тип рифмовки стихотворения. В обзоре доктора технических наук Кожемякиной О.Ю. [4] отмечено, что указанные программы заметно уступают в точности разработке Института вычислительных технологий СО РАН «Программная система автоматизированного комплексного анализа русских поэтических текстов». Также подчёркивается, что это единственная на 2023 год научно обоснованная и апробированная система. Данная система [5] доступна по адресам http://poem.ict.nsc.ru/ и http://poem.ict.nsc.ru/meterrhyme/analyze/.
По неизвестной причине в обзор Кожемякиной О.Ю. не попала Программа метрико-ритмического анализа стихотворений, написанных в силлабо-тонической системе (интеллектуальная система «Fet.Online»), зарегистрированная Роспатентом в 2021 году [6]. В 2025 году система «Fet.Online» дополнена модулем анализа чисто тонических стихотворений. В отличии от всех упомянутых программ система «Fet.Online» отличает тоническое стихотворение от силлабо-тонического, выдаёт метрико-ритмические характеристики в зависимости от типа организации стихотворения, а также визуализирует схему стихотворения. Система доступна по адресу https://fet.vpoezii.online/.
Материалы и методы исследования
В данной статье представлен подход к автоматизированному анализу тонических стихотворений с использованием JavaScript, включающий возможности визуализации и определения ритмического рисунка. Раскрывается математический аппарат и соответствующий программный код.
Основные принципы тонического стихосложения
Формальные параметры стиха
Для формального описания тонического стиха введём следующие обозначения:
- S — строка стихотворения
- n — общее количество слогов в строке S
- k — количество ударных слогов в строке S
- dᵢ — количество безударных слогов между i-м и (i+1)-м ударными слогами (где i = 1, 2, …, k-1)
Ключевые правила тонической системы
- Постоянство ударений: Для любых двух строк S₁ и S₂ выполняется k₁ = k₂. Количество ударных слогов в строках стихотворения должно быть одинаковым.
- Вариативность слогов: Для двух строк S₁ и S₂ возможно n₁ ≠ n₂. Общее количество слогов может варьироваться.
- Гибкость интервалов: Для двух строк S₁ и S₂ возможно d₁ᵢ ≠ d₂ᵢ для некоторых i. Количество безударных слогов между ударными может изменяться.
- Ограничение на безударные последовательности: Не допускается более трёх безударных слогов подряд.
Алгоритм анализа тонических стихотворений
Представленная программа реализует комплексный подход к анализу тонических стихотворений, включающий следующие этапы:
1. Предварительная обработка текста
function splitLines(poem, commentsDiv, repeat) {
// Разбиваем текст на строки по символам новой строки
var lines = poem.split(‘\n’);
// Выводим информацию только при первом проходе анализа
if (repeat == 1) {
commentsDiv.innerHTML += ‘<b>Анализ подготовлен интеллектуальной системой Fet.Online (свидетельство Роспатента от 22.03.2021 №2021614295) <br><br></b>’;
commentsDiv.innerHTML += ‘<b>Исходные строки:</b><br><br>’ + lines.join(‘<br>’) + ‘<br><br>’;
}
return lines;
}
Программа начинает с разделения входного текста на отдельные строки, сохраняя их исходный порядок. Этот этап важен для последующего построчного анализа.
2. Статистический анализ ударений
function countStresses(lines) {
var stressCounts = [];
for (var i = 0; i < lines.length; i++) {
// Находим все заглавные гласные (ударные слоги) в строке
var uppercaseVowels = lines[i].match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯ]/g) || [];
stressCounts.push(uppercaseVowels.length);
}
return stressCounts;
}
function findMostFrequentCount(stressCounts, commentsDiv, repeat) {
// Создаём частотный словарь количества ударений
var countMap = {};
for (var i = 0; i < stressCounts.length; i++) {
var count = stressCounts[i];
countMap[count] = (countMap[count] || 0) + 1;
}
// Находим наиболее часто встречающееся количество ударений
var mostFrequentCount = 0;
var maxFrequency = 0;
for (var key in countMap) {
if (countMap[key] > maxFrequency) {
mostFrequentCount = parseInt(key);
maxFrequency = countMap[key];
}
}
if (repeat == 1) {
commentsDiv.innerHTML += ‘<b>Наиболее часто встречающееся количество ударных гласных: ‘ + mostFrequentCount + ‘<br><br></b>’;
}
return mostFrequentCount;
}
Алгоритм подсчитывает ударные слоги в каждой строке (помеченные заглавными гласными буквами) и определяет наиболее типичное количество ударений для данного стихотворения. Это значение становится эталоном для последующего анализа.
3. Фильтрация строк и построение ритмической матрицы
function filterLines(lines, stressCounts, mostFrequentCount, commentsDiv) {
var filteredLines = [];
var excludedLines = [];
var excludedIndices = [];
// Разделяем строки на соответствующие и не соответствующие эталону
for (var i = 0; i < lines.length; i++) {
if (stressCounts[i] === mostFrequentCount) {
filteredLines.push(lines[i]);
} else {
excludedLines.push(lines[i]);
excludedIndices.push(i);
}
}
// Выводим информацию об исключённых строках
if (excludedLines.length > 0) {
commentsDiv.innerHTML += ‘<b>Исключённые строки:</b><br><br>’ + excludedLines.join(‘<br>’) + ‘<br><br>’;
}
return { filteredLines, excludedLines, excludedIndices };
}
function createAndFillMatrix(filteredLines, matrixWidth) {
var matrix = [];
// Инициализируем матрицу заданной ширины
for (var i = 0; i < filteredLines.length; i++) {
matrix.push(new Array(matrixWidth).fill(‘_’));
}
for (var lineIndex = 0; lineIndex < filteredLines.length; lineIndex++) {
var line = filteredLines[lineIndex];
var vowels = line.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯаеёиоуыэюя]/g) || [];
var stresses = (line.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯ]/g) || []).length;
// Равномерно распределяем ударные позиции по строке
var step = matrixWidth / (stresses + 1);
var stressPositions = [];
for (var i = 0; i < stresses; i++) {
stressPositions.push(Math.round((i + 1) * step) – 1);
}
// Заполняем матрицу гласными с учётом ударений
var vowelIndex = 0;
var stressIndex = 0;
for (var pos = 0; pos < matrixWidth; pos++) {
if (stressIndex < stressPositions.length && pos === stressPositions[stressIndex]) {
// Пропускаем безударные гласные перед ударной
while (vowelIndex < vowels.length && vowels[vowelIndex] === vowels[vowelIndex].toLowerCase()) {
vowelIndex++;
}
if (vowelIndex < vowels.length) {
matrix[lineIndex][pos] = vowels[vowelIndex];
vowelIndex++;
stressIndex++;
}
} else if (vowelIndex < vowels.length && vowels[vowelIndex] === vowels[vowelIndex].toLowerCase()) {
// Записываем безударные гласные
matrix[lineIndex][pos] = vowels[vowelIndex];
vowelIndex++;
}
}
}
return matrix;
}
Программа создаёт матрицу, где каждая строка представляет собой последовательность гласных исходного стиха с сохранением их ударности. Ударные гласные распределяются равномерно по строке матрицы, что позволяет выявить общий ритмический рисунок.
4. Визуализация ритмической структуры
function styleMatrix(matrix) {
var styledMatrix = matrix.map(row => {
return row.map(cell => {
// Ударные гласные выделяем чёрным фоном
if (cell === cell.toUpperCase() && cell !== ‘_’) {
return `<span class=”black-symbol”>${cell}</span>`;
}
// Безударные гласные — белым фоном
else {
return `<span class=”white-symbol”>${cell}</span>`;
}
}).join(‘ ‘);
}).join(‘<br>’);
return styledMatrix;
}
Для наглядности программа использует цветовое кодирование: ударные гласные отображаются на чёрном фоне, безударные — на белом. Такой подход позволяет быстро оценить ритмическую структуру стихотворения.
5. Определение ритмического рисунка
function calculateRhythm(matrix) {
var rhythmMatrix = [];
for (var i = 0; i < matrix.length; i++) {
var rhythm = [];
for (var j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
// Ударные гласные кодируем как 2, безударные как 0
if (matrix[i][j] === matrix[i][j].toUpperCase() && matrix[i][j] !== ‘_’) {
rhythm.push(2);
} else {
rhythm.push(0);
}
}
rhythmMatrix.push(rhythm);
}
return rhythmMatrix;
}
function analyzeRhythmColumns(rhythmMatrix) {
var columnAverages = [];
// Анализируем каждый столбец матрицы ритма
for (var col = 0; col < rhythmMatrix[0].length; col++) {
var sum = 0;
for (var row = 0; row < rhythmMatrix.length; row++) {
sum += rhythmMatrix[row][col];
}
// Вычисляем среднее значение и округляем вверх
var average = sum / rhythmMatrix.length;
columnAverages.push(Math.ceil(average));
}
return columnAverages;
}
Программа преобразует матрицу гласных в числовую матрицу ритма (2 — ударение, 0 — отсутствие ударения), а затем вычисляет средние значения по столбцам. Это позволяет выявить устойчивые ритмические закономерности.
6. Коррекция исключённых строк
function fixExcludedLine(line, averageStresses, rhythm) {
var vowels = line.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯаеёиоуыэюя]/g) || [];
var stresses = (line.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯ]/g) || []).length;
// Корректируем строки, где количество ударений отличается на 1 от эталона
if (Math.abs(stresses – averageStresses) === 1) {
var words = line.split(/[\s,.!?;:]+/).filter(word => word.length > 0);
// Ищем односложные слова для коррекции ударений
for (var i = 0; i < words.length; i++) {
var word = words[i];
var wordVowels = word.match(/[АЕЁИОУЫЭЮЯаеёиоуыэюя]/g) || [];
if (wordVowels.length === 1) { // Односложные слова
var vowelIndex = word.search(/[АЕЁИОУЫЭЮЯаеёиоуыэюя]/);
var isStressed = word[vowelIndex] === word[vowelIndex].toUpperCase();
// Сравниваем с общим ритмом
var rhythmIndex = rhythm.indexOf(2);
if (rhythmIndex !== -1 && Math.abs(vowelIndex – rhythmIndex) <= 1) {
if (stresses > averageStresses && isStressed) {
// Убираем ударение
words[i] = word.substring(0, vowelIndex) +
word[vowelIndex].toLowerCase() +
word.substring(vowelIndex + 1);
return words.join(‘ ‘);
} else if (stresses < averageStresses && !isStressed) {
// Добавляем ударение
words[i] = word.substring(0, vowelIndex) +
word[vowelIndex].toUpperCase() +
word.substring(vowelIndex + 1);
return words.join(‘ ‘);
}
}
}
}
}
return null;
}
Алгоритм пытается автоматически корректировать строки, которые незначительно отклоняются от основного ритма, изменяя ударения в односложных словах. Это позволяет включить в анализ больше строк без искажения общего ритмического рисунка.
7. Проверка соответствия тонической системе
function checkTonicSystem(columnAverages, resultDiv) {
var isValidTonic = true;
var errors = [];
var stressCount = columnAverages.filter(x => x === 2).length;
// Проверка минимального количества ударных позиций
if (stressCount < 2) {
isValidTonic = false;
errors.push(‘Менее двух ударных позиций.’);
}
// Проверка окружения ударных позиций
for (var i = 0; i < columnAverages.length; i++) {
if (columnAverages[i] === 2) {
if (i > 0 && columnAverages[i – 1] !== 0) {
isValidTonic = false;
errors.push(`Ударная позиция ${i} не имеет безударной позиции слева.`);
}
if (i < columnAverages.length – 1 && columnAverages[i + 1] !== 0) {
isValidTonic = false;
errors.push(`Ударная позиция ${i} не имеет безударной позиции справа.`);
}
}
}
// Проверка на длинные безударные последовательности
var zeroStreak = 0;
for (var i = 0; i < columnAverages.length; i++) {
if (columnAverages[i] === 0) {
zeroStreak++;
if (zeroStreak > 3) {
isValidTonic = false;
errors.push(‘Найдено более трёх безударных позиций подряд.’);
break;
}
} else {
zeroStreak = 0;
}
}
// Формируем итоговое заключение
if (isValidTonic) {
resultDiv.innerHTML += ‘<b>Стихи соответствуют тонической системе. Обнаружен ‘ + stressCount + ‘-х ударный тонический ритм.<br></b>’;
} else {
resultDiv.innerHTML += ‘<b>Ритм НЕ соответствует тонической системе. Ошибки:<br></b>’;
resultDiv.innerHTML += errors.join(‘<br>’) + ‘<br>’;
}
}
Финальная проверка оценивает, соответствует ли выявленный ритмический рисунок критериям тонического стихосложения, включая требования к количеству ударений, их окружению и максимальной длине безударных последовательностей.
Пример работы программы (вид интерфейса)
Анализ подготовлен интеллектуальной системой Fet.Online (свидетельство Роспатента от 22.03.2021 №2021614295)
Исходные строки:
на святОй русИ, нАшей мАтушке,
нЕ найтИ, не сыскАть такОй красАвицы:
хОдит плАвно — бУдто лебЕдушка;
смОтрит слАдко — кАк голУбушка;
мОлвит слОво — соловЕй поЁт;
горЯт щЁки еЁ румЯные,
как зарЯ нА нЕбе бОжием;
кОсы рУсые, золотИстые,
в лЕнты Яркие заплетЁнные,
пО плечАм бегУт, извивАются,
с грУдью бЕлою цалУются.
Наиболее часто встречающееся количество ударных гласных: 4
Схема ударных и безударных гласных для строк с 4 ударными гласными:
Исключённые строки:
нЕ найтИ, не сыскАть такОй красАвицы:
кОсы рУсые, золотИстые,
в лЕнты Яркие заплетЁнные,
с грУдью бЕлою цалУются.
Схема ударных и безударных гласных, включая исправленные строки:
Итоговый ритм: 0 0 2 0 0 2 0 0 0 2 0 0 2 0 0.
Стихи соответствуют тонической системе. Обнаружен 4-х ударный тонический ритм.
Конец примера.
Таким образом, программа последовательно:
- Разбивает текст на строки.
- Определяет, что наиболее часто встречается 4 ударения в строке.
- Исключает строки с другим количеством ударений (4 строки).
- Корректирует исключённые строки, меняя ударения в односложных словах.
- Строит матрицу гласных с равномерным распределением ударений.
- Визуализирует матрицу с цветовым выделением ударных гласных.
- Определяет итоговый ритмический рисунок: 0 2 0 0 2 0 0 2 0 2 0.
- Делает вывод о соответствии тонической системе: «Стихи соответствуют тонической системе. Обнаружен 4-х ударный тонический ритм».
Заключение и перспективы развития
Представленная программа обеспечивает комплексный анализ тонических стихотворений, сочетая статистические методы с визуализацией результатов. Алгоритм включает:
- Определение ритмического рисунка за счёт равномерного распределения ударений.
- Визуальную схему расположения ударных и безударных слогов.
- Автоматическую коррекцию незначительных отклонений от основного ритма.
- Проверку соответствия критериям тонического стихосложения.
Сервис доступен для исследователей по адресу https://fet.vpoezii.online/tonic/ и является частью интеллектуальной системы Fet.Online (свидетельство Роспатента от 22.03.2021 №2021614295).
Направления дальнейшего развития
- Многоязычная поддержка: Адаптация алгоритма для анализа стихов на других языках с фиксированным или предсказуемым ударением (романские, славянские, финно-угорские языки).
- Контекстный анализ: Интеграция словарей ударений и морфологического анализа для автоматического определения ударений в случаях, когда они не обозначены явно.
- Машинное обучение: Применение методов классификации для автоматического определения типа стихосложения и выявления скрытых ритмических паттернов.
- Расширенная визуализация: Разработка интерактивных схем ритма с возможностью навигации по отдельным строкам и их сравнения.
- Исторический анализ: Создание базы данных ритмических паттернов для изучения эволюции тонического стихосложения в разные периоды.
Автоматизированный анализ тонических стихотворений открывает новые возможности для исследователей поэзии, педагогов и самих поэтов, предоставляя инструменты для глубокого понимания ритмической структуры стиха.
Список литературы
- Гаспаров, М. Л. Собрание сочинений в шести томах. Т. 4: Стиховедение / Михаил Леонович Гаспаров; сост. И. А. Пильщикова, Д. В. Сичинавы, А. Б. Устинова. – М.: Новое литературное обозрение, 2022.
- Пильщиков И.А., Старостин А.С. Проблема автоматического распознавания метра: силлаботоника, дольник, тактовик. Отечественное стиховедение: 100-летние итоги и перспективы развития. Материалы Международной научной конференции. 25–27 ноября 2010 г. СПб.; 2010: 397–406.
- Брейдо Е.М. Интервальная модель русской метрики и строгий тонический стих. Вопросы языкознания. 2021; (5):106–136.
- Кожемякина О.Ю. Информационные системы анализа поэтических текстов: история, методы и алгоритмы. 2023; 28(3):136–166. DOI:10.25743/ICT.2023.28.3.009.
- Барахнин В.Б., Кожемякина О.Ю., Забайкин А.В., Хаятова В.Д. Автоматизация комплексного анализа русского поэтического текста: модели и алгоритмы. Вестник НГУ. Сер.: Информационные технологии. 2015; 13(3):5–18.
- Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа метрико-ритмического анализа стихотворений, написанных в силлабо-тонической системе (интеллектуальная система «Fet.Online»)», Морозов А.Ю., Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2021614295 от 22.03.2021. Заявка № 2021613231 от 11.03.2021.