Анализ поэтического родства Цветаевой и Ахмадулиной с помощью Python
Цифровая филология: математическое измерение диалога Марины Цветаевой и Беллы Ахмадулиной
Таруса — знаковое место на карте русской литературы. Здесь, на живописном берегу Оки, прошло детство Марины Цветаевой, а десятилетия спустя обосновалась Белла Ахмадулина. Хотя поэтессы принадлежали к разным эпохам и никогда не встречались, их памятники сегодня замерли друг против друга на городской набережной, воплощая незримую связь. Мне стало любопытно исследовать эту преемственность не только на уровне ощущений, но и с помощью инструментов Data Science. Используя Python, я решил проанализировать «цветаевский код» в лирике Ахмадулиной и математически подтвердить родство их поэтических миров.
В творчестве Ахмадулиной мы находим прямое обращение к предшественнице, пронизанное глубоким пиететом:
Я целовала крутолобье волн,
просила море: Притворись водою!
Страшусь тебя, словно изгнали вон
в зыбь вечности с невнятною звездою.
Та любит твердь за тернии пути,
пыланью брызг предпочитает пыльность
и скажет: Прочь! Мне надобно пройти.
И вот проходит — море расступилось.
Для начала я сосредоточился на поиске и анализе ключевых лексем-маркеров, характерных для цветаевской поэтики: «лоб», «горло», «путь», «дом». Первый этап работы — предобработка текста и лемматизация.
TARGET_LEMMAS = {'лоб', 'горло', 'гортань', 'путь', 'дом'}
def normalize_and_tokenize(text):
# Очистка текста от пунктуации и приведение к нижнему регистру
text = re.sub(r'[^а-яё\s]', ' ', text.lower())
return [token.text for token in razdel.tokenize(text)]
def count_lemmas(tokens):
counts = {lemma: 0 for lemma in TARGET_LEMMAS}
for token in tokens:
if len(token) < 2:
continue
parsed = morph.parse(token)
if parsed:
lemma = parsed[0].normal_form
if lemma in TARGET_LEMMAS:
counts[lemma] += 1
return counts
Алгоритм очищает массив данных от лишних символов и с помощью библиотеки pymorphy3 приводит слова к начальной форме. Это критически важно для корректного подсчета, чтобы система распознавала «лбу», «лбом» и «лба» как единую смысловую единицу.
Частотный анализ мотивов
| Мотив / Образ | Ахмадулина (абс. частота) | Цветаева (абс. частота) |
|---|---|---|
| дом | 40 | 179 |
| лоб | 10 | 111 |
| горло | 4 | 17 |
| гортань | 4 | 4 |
| путь | 4 | 89 |
Очевидно, что для Цветаевой эти образы являются фундаментальными образующими её художественной системы. Однако важно другое: Ахмадулина не просто заимствует отдельные слова, она инкорпорирует всю систему, включая такие специфические лексемы, как «гортань». Это свидетельствует о глубоком погружении в образную среду предшественницы.
Чтобы оценить значимость этих слов в контексте всего корпуса текстов, я применил метрику TF-IDF. Она позволяет понять «вес» слова, учитывая его уникальность для конкретного автора.
vectorizer = TfidfVectorizer(vocabulary=TARGET_LEMMAS, lowercase=True, token_pattern=r'(?u)\b[а-яё]+\b')
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text_bella, text_marina])
Результаты TF-IDF анализа
| Образ | Вес (Ахмадулина) | Вес (Цветаева) |
|---|---|---|
| дом | 0.9748 | 0.7573 |
| путь | 0.1625 | 0.5128 |
| горло | 0.1083 | 0.0868 |
| лоб | 0.1083 | 0.3944 |
| гортань | 0.0000 | 0.0222 |
Лексема «дом» демонстрирует высочайшие показатели у обоих авторов, становясь точкой пересечения их диалога. У Ахмадулиной показатель даже выше, что подчеркивает экзистенциальную важность этого понятия в её лирике.
Наиболее захватывающим этапом стало вычисление семантического сходства контекстов с помощью нейросетевой модели SBERT. Я анализировал не просто слова, а смысловое окружение (окно из 5 слов вокруг цели), превращая их в многомерные векторы (эмбеддинги).
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
# Извлечение контекста и расчет косинусного сходства...
Показатели косинусного сходства (Cosine Similarity):
- «дом»: 0.957
- «лоб»: 0.914
- «горло»: 0.856
- «путь»: 0.826
Коэффициент выше 0.8 указывает на практически идентичное смысловое наполнение. «Дом» для обеих поэтесс — это не бытовое пространство, а категория судьбы и одиночества. «Горло» и «лоб» неразрывно связаны с физиологией творческого акта и «мукой слова».
Подтверждение этому мы находим в строках Ахмадулиной 1968 года:
Тяжелой болью памяти к тебе,
когда, хлебая безвоздушность горя,
от задыхания твоих тире
до крови я откашливала горло.
Цифровой анализ наглядно демонстрирует: преемственность Ахмадулиной по отношению к Цветаевой носит не поверхностный характер цитирования, а глубокий системный уровень. Код помог увидеть, как один большой поэт сознательно или подспудно воссоздает художественную ДНК другого, продолжая начатый десятилетия назад диалог.
Были ли динозавры теплокровными? Отвечают тираннозавры
Как мозг мухи помогает понять поведение человека
Научное исследование самоуверенности: когнитивный сбой или адаптивный механизм?
Как советские гики осваивали программирование? Часть 6 (Зарубежные ПК)
Анатомия Яндекс Дропс: микротомография первых наушников с ИИ от Яндекса
Пересадка мозга: как чужие нейроны изменят вашу личность
Вопреки последним новостям, у вас вовсе не два мозга