Детальная информация

Название Сравнительный анализ показателей синтаксической сложности текстов на русском языке: количественные методы и качественный анализ с применением айтрекинга: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 45.03.04 «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» ; образовательная программа 45.03.04_01 «Цифровые технологии и иностранные языки» = Comparative analysis of syntactic complexity measures in Russian-language texts using quantitative metrics, eye-tracking data
Авторы Заключаев Владислав Сергеевич
Научный руководитель Дмитриев Александр Владиславович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Гуманитарный институт
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2026
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика сложность текста ; метрики читаемости ; когнитивная нагрузка ; синтаксическая сложность ; парцелляция ; предикативная насыщенность ; айтрекинг ; окулография ; регрессивные саккады ; text complexity ; readability metrics ; cognitive load ; syntactic complexity ; parcellation ; clausal density ; eye tracking ; oculography ; regressive saccades
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 45.03.04
Группа специальностей ФГОС 450000 - Языкознание и литературоведение
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-3077
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\41926
Дата создания записи 12.08.2026

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет возможно после подготовки администраторами необходимых файлов

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Выпускная квалификационная работа посвящена сравнительному анализу показателей синтаксической сложности русскоязычных текстов с применением количественных метрик, данных окулографического эксперимента и опроса. В ходе исследования 39 участников читали тексты официально-делового стиля в оригинальном и упрощенном вариантах, полученных методом парцелляции. Для оценки сложности были вычислены 5 формульных индексов читаемости и 5 синтаксической сложности с использованием синтаксических парсеров на языке программирования Python. Все метрики зафиксировали более высокую сложность оригинальных текстов, однако их чувствительность к парцелляции различается. Окулографические данные подтвердили влияние синтаксического упрощения на процесс чтения для части пар текстов; для других пар эффект оказался незначимым или обратным. Данные опроса показали, что синтаксическая сложность слабо осознается читателями субъективно, а запоминаемость текста в большей степени определяется его тематикой. Выдвинутая гипотеза подтверждается частично, что обосновывает необходимость многомерного подхода к оценке сложности текста.

This bachelors thesis presents a comparative analysis of syntactic complexity measures in Russian-language texts using quantitative metrics, eye-tracking data, and a post-experiment survey. In the course of the study, 39 participants read official-business style texts in both original and simplified versions, the latter obtained through parcellation. To assess complexity, 5 readability formula indices and 5 syntactic complexity metrics were computed using syntactic parsers implemented in Python. All metrics consistently registered higher complexity in the original texts, though their sensitivity to parcellation varied. Eye-tracking data confirmed the effect of syntactic simplification on the reading process for some text pairs, while for others the effect was either non-significant or reversed. Survey data indicated that syntactic complexity is poorly perceived by readers at a subjective level, and that text memorability is largely determined by its topic and relevance to the reader. The proposed hypothesis is partially confirmed, which justifies the need for a multidimensional approach to text complexity assessment.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Интернет Анонимные пользователи
...