Детальная информация
| Название | Квантитативная лингвистика текстов русскоязычных песен: диагностика структурных и лексических паттернов: выпускная квалификационная работа магистра: направление 45.04.04 «Интеллектуальные системы в гуманитарной среде» ; образовательная программа 45.04.04_02 «Цифровая лингвистика» = Quantitative Linguistics of Russian-Language Song Lyrics: Diagnosing Structural and Lexical Patterns |
|---|---|
| Авторы | Мусатов Алексей Игоревич |
| Научный руководитель | Агафонова Марина Павловна |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Гуманитарный институт |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2026 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | квантитативная лингвистика ; песенный текст ; корпусная лингвистика ; русскоязычные хиты ; лексическое разнообразие ; структурные паттерны ; жанровые различия ; тематическое моделирование ; quantitative linguistics ; song lyrics ; corpus linguistics ; russian-language hits ; lexical diversity ; structural patterns ; genre differences ; topic modeling |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Магистратура |
| Код специальности ФГОС | 45.04.04 |
| Группа специальностей ФГОС | 450000 - Языкознание и литературоведение |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-5353 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\45732 |
| Дата создания записи | 10.09.2026 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
Объектом исследования являются тексты русскоязычных популярных песен 2003–2025 годов, попадавших в музыкальные чарты. Цель работы – корпусное и количественное описание их структурных, лексико-грамматических, экспрессивных, сложностных и тематических паттернов. Материалом исследования стал корпус из 5888 песен, сформированный на основе радио-чартов, YouTube-чартов и исторических iTunes-чартов. Тексты были получены через Genius, очищены, сегментированы на секции, лемматизированы и дополнены метаданными. В работе рассчитаны количественные метрики и проведено тематическое моделирование. Результаты исследования показали, что русскоязычные хиты демонстрируют не простое упрощение, а многоуровневую перестройку песенной речи: композиция становится более сегментированной, словарь – более коротким и разговорным, местоименная организация – более личной и адресной. Практическая значимость работы связана с созданием корпуса, воспроизводимого пайплайна обработки и системы интерпретируемых метрик.
The object of the study is the lyrics of Russian-language popular songs that appeared in music charts between 2003 and 2025. The aim of the thesis is to provide a corpus-based quantitative description of their structural, lexico-grammatical, expressive, complexity-related and thematic patterns. The material consists of a corpus of 5,888 songs compiled from radio, YouTube charts and historical iTunes charts. The lyrics were collected from Genius, cleaned, segmented into sections, lemmatized and enriched with metadata. The study applies quantitative metrics and topic modeling. The results show that Russian-language hits do not undergo simple simplification, but rather a multi-level reorganization of song language: their form becomes more segmented, vocabulary becomes shorter and more colloquial, and pronoun use becomes more personal and addressee-oriented. The practical significance of the thesis lies in the creation of a corpus, a reproducible processing pipeline and a system of interpretable metrics.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|