Обзор. Использование нейросетей для анализа стихов

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 3. Нейросеть для анализа стихотворения - бесплатный чат бот для анализа стихотворения. (2024). VC.ru. Retrieved from 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 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 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