План автоматизации анализа изменений в книгах Шрилы Прабхупады

[roman]

## I. Подготовка данных

### 1.1 Сбор исходных материалов
- **Оригинальные версии (до 1972 года)**:
- Сканированные копии первых изданий
- OCR-распознавание текста с проверкой качества
- Создание цифровых версий в текстовом формате

- **Современные версии**:
- Получение актуальных изданий в цифровом виде
- Стандартизация форматов

### 1.2 Структурирование данных
- Разметка по главам, стихам, комментариям
- Создание единой системы нумерации
- Выделение основного текста от примечаний/сносок
- Категоризация контента (шлоки, переводы, комментарии)

## II. Техническая реализация

### 2.1 Инструменты сравнения текстов
- **Библиотеки Python**:
- `difflib` - базовое сравнение
- `python-Levenshtein` - расчет расстояния редактирования
- `fuzzywuzzy` - нечеткое сравнение строк
- `nltk` или `spacy` - обработка естественного языка

### 2.2 Алгоритмы анализа
- **Пословное сравнение** с учетом синонимов
- **Семантический анализ** изменений
- **Выявление структурных изменений** (добавления/удаления абзацев)
- **Анализ терминологических замен**

### 2.3 База данных изменений
```sql
CREATE TABLE text_changes (
id INTEGER PRIMARY KEY,
book_name VARCHAR(100),
chapter INTEGER,
verse VARCHAR(20),
section_type VARCHAR(50), -- 'translation', 'purport', 'verse'
change_type VARCHAR(30), -- 'addition', 'deletion', 'modification'
original_text TEXT,
modified_text TEXT,
significance_level INTEGER, -- 1-5 scale
philosophical_impact BOOLEAN,
timestamp DATETIME
);
```

## III. Классификация изменений

### 3.1 Типы изменений
- **Лексические**: замена слов/терминов
- **Синтаксические**: изменение структуры предложений
- **Семантические**: изменение смысла
- **Структурные**: добавление/удаление абзацев
- **Терминологические**: замена духовных терминов

### 3.2 Оценка значимости
- **Критические**: изменение философского смысла
- **Существенные**: влияние на понимание концепций
- **Умеренные**: стилистические улучшения
- **Минорные**: исправление опечаток

## IV. Система анализа и отчетности

### 4.1 Автоматическое выявление
- **Философски значимые термины**:
- Создание словаря ключевых понятий
- Отслеживание изменений в переводах санскритских терминов
- Анализ контекста употребления

### 4.2 Статистический анализ
- Количество изменений по книгам/главам
- Частота различных типов изменений
- Временная динамика изменений
- Категоризация по философским темам

## V. Интерфейс для пользователей

### 5.1 Веб-приложение
- **Поиск по изменениям**:
- Фильтрация по книге, главе, типу изменения
- Поиск по ключевым словам
- Сортировка по значимости

### 5.2 Визуализация
- **Сравнительные таблицы** "было/стало"
- **Подсветка изменений** в тексте
- **Графики статистики** изменений
- **Дерево изменений** по иерархии значимости

### 5.3 Экспорт результатов
- PDF-отчеты с детальным анализом
- Excel-таблицы для исследователей
- JSON-данные для разработчиков

## VI. Этапы реализации

### Этап 1: Подготовка (2-3 месяца)
- Сбор и оцифровка материалов
- Разработка схемы данных
- Создание инструментов OCR и предобработки

### Этап 2: Разработка ядра (3-4 месяца)
- Реализация алгоритмов сравнения
- Создание системы классификации
- Разработка базы данных

### Этап 3: Анализ и наполнение (4-6 месяцев)
- Обработка всех книг
- Проверка и валидация результатов
- Категоризация изменений

### Этап 4: Интерфейс (2-3 месяца)
- Разработка веб-приложения
- Создание системы отчетов
- Тестирование с пользователями

## VII. Технические требования

### 7.1 Серверная часть
- **Backend**: Python/Django или Node.js
- **База данных**: PostgreSQL с полнотекстовым поиском
- **Очереди задач**: Celery для долгих операций

### 7.2 Клиентская часть
- **Frontend**: React/Vue.js с возможностью сравнения текстов
- **Мобильная версия** для широкого доступа

## VIII. Ожидаемые результаты

### 8.1 Для исследователей
- Полная карта изменений с научной документацией
- Статистический анализ паттернов редактирования
- Возможность глубокого академического изучения

### 8.2 Для широкой аудитории
- Понятные отчеты о ключевых изменениях
- Возможность самостоятельного изучения различий
- Прозрачность процесса редактирования текстов

### 8.3 Для сообщества
- Основа для обсуждения аутентичности текстов
- Инструмент для принятия осознанных решений
- Сохранение исторической достоверности учения

[roman]

План по автоматизации анализа двух версий книг Шрилы Прабхупады
1. Сбор исходных данных

1.1. Собрать две версии текстов (английские и русские) в цифровом формате.

Оригинальные версии (до 1972 г.)

Изменённые версии (после 1972 г.)

1.2. Обеспечить структурированное хранение (по книгам, главам, стихам, параграфам).

1.3. Убедиться, что тексты размечены идентично, чтобы было удобно сравнивать (например, уникальный идентификатор для каждого стиха или параграфа).

2. Предварительная обработка текстов

2.1. Очистить текст от форматирования, HTML-тегов, лишних пробелов и других мусорных символов.

2.2. Привести тексты к единому стилю (например, убрать кавычки, выравнивание и т.п.).

2.3. Разбить текст на логические единицы (стихи, предложения, параграфы).

3. Сравнение двух версий

3.1. Автоматическое сравнение текстов на уровне стихов/абзацев:

Поиск изменений в тексте (добавления, удаления, замены слов и фраз).

Выделение участков с отличиями.

3.2. Использовать методы анализа текста:

Вычисление степени сходства (например, cosine similarity, Levenshtein distance).

Подчёркивание конкретных слов и фраз, которые изменились.

3.3. Особое внимание на философские термины и ключевые концепты (например, санскритские термины, имена, ключевые понятия).

Можно создать словарь важных терминов для «фокусного» анализа.

4. Анализ философских изменений

4.1. Автоматический поиск ключевых философских изменений:

Выделение изменений, влияющих на смысл.

Использование NLP (обработка естественного языка) для выявления смысловых различий.

4.2. Классификация изменений:

Добавление текста.

Удаление текста.

Замена терминов.

Изменение смысла (например, изменение утверждения или логики).

4.3. Опционально — создание базы данных или таблицы с типом изменения и кратким описанием.

5. Сопоставление изменений в русском переводе

5.1. Аналогично выполнить сравнение двух версий русского перевода.

5.2. Выделить, как изменения английского оригинала повлияли на русский текст.

5.3. Анализ ошибок и искажений перевода, связанных с изменениями.

6. Визуализация и вывод результатов

6.1. Создать удобный интерфейс для просмотра изменений:

Страничный/главный просмотр с подсветкой изменений.

Сравнительная таблица с комментариями.

6.2. Возможность фильтрации по типам изменений (философские, лексические и т.д.).

6.3. Экспорт в удобные форматы (PDF, HTML, Excel).

7. Автоматизация и поддержка

7.1. Разработка скриптов/программ для регулярного анализа новых версий, если появятся.

7.2. Документация и инструкция для других пользователей, желающих повторить анализ.

7.3. Возможность добавления новых текстов в систему.

Технические рекомендации

Язык программирования: Python (богатая экосистема для NLP и работы с текстом).

Библиотеки: difflib, nltk, spaCy, transformers (для семантического анализа), pandas (для табличных данных).

Визуализация: Jupyter Notebook, веб-интерфейс (Flask/Django), интерактивные таблицы (например, DataTables).

Хранение данных: базы данных (PostgreSQL, SQLite) или файловая система с индексами.

Если хочешь, могу помочь набросать конкретный пример кода для сравнения текстов или разбивки их на части.
Как думаешь, с чего хочешь начать?