Использование ИИ для анализа стихотворений

Обзор.

Введение.
Применение нейросетевых технологий для анализа поэтических текстов представляет
собой одну из наиболее интересных и сложных областей на стыке искусственного
интеллекта и литературоведения. Поэтический язык с его метафоричностью и
символичностью представляет уникальные вызовы по сравнению со стандартной
классификацией текстов [1], что делает эту область особенно привлекательной для
исследователей.

Современное состояние области.
Основные направления применения.
Современные ИИ-модели способны не только распознавать рифму, ритм и структуру
стихотворения, но и понимать его смысл, выявлять эмоции, определять стиль и даже
предлагать интерпретации, сравнивая текст с другими произведениями [2].

Ключевые задачи, решаемые нейросетями при анализе поэзии:
1. Структурный анализ
• Определение рифмы, ритма, размера стихотворения, а также выявление особенностей
стиля [3]
• Предсказание наличия или отсутствия ударений в различных позициях стиха
[4]
• Автоматическое определение метрических паттернов

2. Семантический анализ
• Интерпретация метафор, символов и скрытых идей, заложенных автором
[3]
• Распознавание метафор, эпитетов, гипербол, параллелизмов, выделение
ключевых художественных элементов текста [2]

3. Эмоциональный анализ
• Классификация эмоций в поэзии с точностью до 74.8% при использовании
дообученной модели BERT [1]
• BERT продемонстрировал превосходную способность распознавать
эмоциональные паттерны, встроенные в поэтическую структуру, достигая более 80%
точности и F1-оценки [5]

4. Стилометрический анализ
• Определение авторского стиля
• Классификация по жанрам и формам
Технологические подходы
Традиционные методы vs. нейросетевые модели
Традиционные модели полагаются на частоту слов и статистические паттерны, часто
не улавливая контекстную глубину поэтического языка [1]. В отличие от них,
современные нейросетевые архитектуры показывают значительно лучшие результаты.

Трансформерные архитектуры
BERT и его модификации
BERT захватывает контекст с обеих сторон слова, понимает долгосрочные зависимости
в тексте и хорошо работает в задачах анализа настроений и эмоций [1].

Результаты применения BERT для анализа поэзии:
• BERT (дообученный) - 74.8% точности, по сравнению с Наивным Байесом -
62.3% и Логистической регрессией - 65.1% [1]
• Радость и грусть оказались самыми простыми эмоциями для классификации
благодаря характерным ключевым словам [1]

Специализированные версии:
• BERT-CCPoem - предобученная модель для китайской классической поэзии,
обученная на 926,024 классических стихотворениях с 8,933,162 предложениями [6]

Мультиязычные модели
Использование монолингвальных и мультиязычных моделей BERT-base и RoBERTa с
полносвязным слоем для предсказания наличия или отсутствия ударения показало
хорошие результаты в задачах метрического анализа [4].

Генеративные модели (GPT)
Особенности поэтической генерации GPT
GPT-модели, особенно GPT-4, демонстрируют сильную склонность к рифме,
четверостишиям, ямбическому размеру, перспективе от первого лица множественного
числа и специфической лексике вроде "heart", "embrace", "echo" [7].
Исследования показывают смешанные мнения о способности GPT-моделей генерировать
поэзию, при этом GPT-2 сталкивается с проблемами изучения поэтических
характеристик, таких как рифма и метр [8].

Специализированные подходы
Для генерации метрически корректной поэзии используются алгоритмы, включающие
детекцию ритма и коррекцию рифмы, с применением как кастомных обученных GPT-2,
так и GPT-3 через API [9].

Применение в русскоязычном сегменте

Доступные инструменты
Среди русскоязычных инструментов выделяются Chad AI с точными ритмами и стилями
от классики до авангарда, NeyrosetChat для диалогового взаимодействия, Deepseek
для имитации авторских манер [10].

Возможности анализа
Нейросети анализируют рифму, размер, ритм, символику, эмоциональный окрас и
особенности стиля текста, что помогает понять структуру произведения и его
скрытые смыслы [11].

Ограничения и вызовы
Технические ограничения
1. Сложность поэтического языка: Традиционные модели машинного обучения
улавливали поверхностные эмоциональные индикаторы через частотные характеристики,
но испытывали трудности с нюансированным и метафорическим языком, типичным для
поэзии [5]
2. Проблемы с редкими формами: Производительность моделей значительно
варьируется в зависимости от поэтической формы; модели испытывают трудности с
идентификацией нефиксированных поэтических форм, особенно основанных на теме или
визуальных характеристиках [12]
3. Культурная специфика: Модели, обученные на одном языке или культурной
традиции, плохо переносятся на другие.

Этические аспекты
Возникают вопросы авторства и атрибуции для стихов, сгенерированных алгоритмом,
а также риски культурной апроприации при ремиксе священных форм без контекста
[13].

Практическое применение
Образование
Учителя английского языка в старших классах используют ИИ-генераторы для
"лабораторий поэтических подсказок", помогая студентам исследовать форму без
застревания на творческом блоке [13].

Научные исследования
Автоматическая оценка технических аспектов поэзии применяется в различных
проектах для оценки рифмы и метра [14].

Творческая индустрия
Бренды заказывают созданные ИИ джинглы и микро-стихи для кампаний в социальных
сетях, используя фактор новизны и быстрый оборот [13].

Будущие направления развития
Технологические перспективы
В ближайшие годы нейросети могут улучшить понимание контекста и иронии в
поэтических произведениях, научиться анализировать не только текст, но и
визуальные элементы стихотворений [15].
Развиваются эмоционально адаптивная поэзия - модели, которые читают выражение
лица пользователя или биометрические данные и корректируют тон на лету [13].

Методологические улучшения
Необходима разработка:
• Более сложных метрик оценки качества анализа
• Специализированных корпусов для различных поэтических традиций
• Методов интерпретируемости результатов нейросетевого анализа

Заключение
Использование нейросетей для анализа стихов открывает новые горизонты в
литературоведении, образовании и творчестве. Современные ИИ-модели позволяют
быстро, точно и глубоко разбирать стихотворные тексты, выявлять стиль, эмоции,
ритмику, авторские приемы и даже интерпретировать скрытые смыслы [2].
Несмотря на впечатляющий прогресс, ИИ остается инструментом, а не абсолютным
авторитетом. Человеческая интерпретация, эстетическое восприятие и критический
анализ по-прежнему играют ключевую роль в изучении поэзии [15].

Список использованных источников
1. Saravanan, R. K. (2025). Recognizing Emotions in Poetry Using BERT:
Challenges and Findings in NLP for Literary Texts. Medium. Retrieved from
2. Лучшие нейросети для анализа стихотворений в 2025 году. (2025). VC.ru.
Retrieved from stihotvorenii-v-2025-godu
3. Нейросеть для анализа стихотворения - бесплатный чат бот для анализа
стихотворения. (2024). VC.ru. Retrieved from https://vc.ru/id2581788/1452483-
stihotvoreniya
4. Transformers analyzing poetry: multilingual metrical pattern prediction
with transfomer-based language models. (2021). Neural Computing and Applications.
Retrieved from 5. Emotion Detection in Poetry using Transformer-based Models. (2025).
ResearchGate. Retrieved from
using_Transformer-based_Models
6. THUNLP-AIPoet. BERT-CCPoem: BERT-based pre-trained model particularly for
Chinese classical poetry. GitHub. Retrieved from https://github.com/THUNLP-
AIPoet/BERT-CCPoem
7. Does ChatGPT Have a Poetic Style? (2024). arXiv. Retrieved from
https://arxiv.org/pdf/2410.15299
8. LLM-based multi-agent poetry generation in non-cooperative environments.
(2024). arXiv. Retrieved from https://arxiv.org/html/2409.03659v1
9. Andjoer. llm_poetry_generation: Generating metrically correct and rhyming
poetry with large language models. GitHub. Retrieved from
https://github.com/andjoer/llm_poetry_generation
10. 11 лучших нейросетей для написания стихов. (2025). DTF. Retrieved from
11. Бесплатная онлайн нейросеть для анализа стихотворений. GPT-Chats.io.
Retrieved from https://gpt-chats.io/nejroset-dlya-analiza-stihotvoreniya
12. Sonnet or Not, Bot? Poetry Evaluation for Large Models and Datasets.
(2024). arXiv. Retrieved from https://arxiv.org/html/2406.18906v3
13. Flylinks, A. (2025). AI Poem Generators: The Future of Creative
Expression 2025. Medium. Retrieved from https://flylinkspro.medium.com/ai-poem-
14. Automated Evaluation of Meter and Rhyme in Russian Generative and Human-
Authored Poetry. (2025). arXiv. Retrieved from
https://arxiv.org/html/2502.20931v1
15. Бесплатные нейросети для анализа стихотворений в 2025 году. (2025).
Pikabu. Retrieved from
godu_12376117