🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

The world through the eyes of an educated person in Minusinsk of the late XIX - early XX centuries: distribution of the frequency of geographical names in the books of the Minusinsk Public Library

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The subject of the study is the corpus of children's literature from the collection of the Minusinsk Public Library of the late XIX – early XX century, consisting of 121 works written between 1719 and 1905. These texts are a significant source for studying the formation of geographical perception among residents of a provincial Siberian city through fiction. Special attention is paid to the analysis of geographical names (toponyms) found in texts in order to identify their frequency and geographical distribution. This allows us to reconstruct the picture of the world presented in the books of that time and understand how it was perceived by the children's audience, forming their idea of countries, cities and cultural centers. The research is aimed at studying the role of children's literature as a cultural tool that reflects and forms geographical representations, as well as at identifying methodological challenges and limitations when working with historical buildings. The methodological basis includes bringing pre-reform texts to a machine-readable form using digitization tools and geoparsing to automatically identify geographical entities. The Spacy library was used for the analysis, followed by manual verification and correction of the data. The results of the study include the identification of 668 cities and 97 countries represented in the texts, as well as the construction of a cartographic visualization of the frequency distribution of mentions. The analysis revealed an uneven distribution of geographical names in various texts, where mentions of Russia, Poland and England prevail among countries, and Kiev, Moscow and St. Petersburg among cities. The scope of the results includes research in the field of digital humanities, library science and historical and cultural studies. The novelty of the work lies in the use of modern geoparsing methods for processing Russian-language texts of pre-reform spelling and in the analysis of the previously unexplored literature corpus of the Minusinsk Library. The conclusions emphasize the importance of text mapping for understanding the formation of geographical perception and the need for further development of NER tools for complex corpora. Despite the limitations, the research contributes to the development of NLP methods for historical texts.

Әдебиет тізімі

  1. Ли Дж., Сан А., Хан Дж., Ли К. Обзор глубокого обучения для распознавания именованных сущностей // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2020. С. 122-127.
  2. Надео Д., Секин С. Обзор распознавания и классификации именованных сущностей // Международный журнал по компьютерной лингвистике и приложениям. 2007. С. 3-26.
  3. Ламп Г., Баллестерос М., Субраманиан С., Каваками К., Дайер К. Нейронные архитектуры для распознавания именованных сущностей // Материалы конференции Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии обработки естественного языка. 2016. С. 260-270.
  4. Лю З., Янович К., Цай Л., Чжу Р., Май Г., Ши М. Геопарсинг: решение или предвзятость? Оценка географических предвзятостей в геопарсинге // AGILE: серия "ГИС-наука". 2022. С. 13.
  5. Бургмайстер М. Измерение городских изменений в текстах о путешествиях на примере города Грац в XIX веке // magazen. 2022. Т. 3, № 1. С. 61-90.
  6. Эванс Э., Уилкенс М. Нация, этническая принадлежность и география британской художественной литературы, 1880–1940 гг. // Журнал культурного анализа. 2018. С. 48.
  7. Смайл Р., Грегори И., Тейлор Дж. Качественная география в цифровых текстах: представление исторических пространственных идентичностей в Озерном крае // Международный журнал гуманитарных и художественных вычислений. 2019. С. 28-38.
  8. Файз Дж., Монкла Л., Мартинс Б. Глубокое обучение для распознавания топонимов: геокодирование на основе пар топонимов // Международный журнал ISPRS по геоинформации. 2021. С. 16.
  9. Тамбускио М., Эндрюс Т.Л. Геолокация и распознавание именованных сущностей в древних текстах: тематическое исследование армянской истории Гевунда // Конференция по исследованиям в области гуманитарных наук. 17-19 ноября 2021 года. Амстердам, 2021. С. 136-148.
  10. Санджакомо А., Хогенбирк Х., Танасеску Р., Караисл А., Уайт Н. Чтение в тумане: высококачественное оптическое распознавание символов на основе свободно доступных оцифрованных книг раннего Нового времени // Digital Scholarship in the Humanities. 2022. Т. 37, № 4. С. 1197-1209. doi: 10.1093/llc/fqac014 EDN: IWWDWY
  11. Стракова Й., Страка М., Хайич Й. Нейронные архитектуры для вложенного NER с помощью линеаризации // Материалы 57-й ежегодной конференции Ассоциации компьютерной лингвистики. 2019. С. 6.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».