Статья посвящена проверке метода автоматического расчета эмоциональной характеристики контекстов на текстовых примерах из «Tu?fat al-nu??ar fi gara’ib al-am?ar wa ‘aja’ib al-asfar» Ибн Баттуты. Исследование представляет собой одну из первых попыток изучения эмоциональной окраски средневековых арабоязычных текстов с применением данного метода, изначально разработанного для исследования современного медиаконтента. Для определения тональности текста был выбран алгоритм CAMeL Tools, с помощью которого были проанализированы контексты, содержащие упоминания христиан. Ручная проверка результатов, полученных с помощью алгоритма, продемонстрировала достаточно высокую степень его эффективности при анализе средневекового арабского текста, так как верно была определена тональность 72 % контекстов. Исследование показало, что эмоциональная окраска контекстов о христианах (na?rа?ni, na?а?rа?) в тексте Ибн Баттуты в большинстве случаев нейтральна. Дальнейшее обучение нейросети на корпусе средневековых текстов и повышение эффективности работы алгоритма позволит применять его для анализа больших объемов данных, т. е. для рассмотрения эмоциональной окраски лексем, насчитывающих сотни и тысячи словоупотреблений в памятниках.

The article is devoted to testing the method of automatic calculation of the emotional characteristics of contexts on textual examples from «Tu?fat al-nu??ar fi gara’ib al-am?ar wa ‘aja’ib al-asfar» by Ibn Battuta. The study is one of the first attempts to examine the emotional coloring of medieval Arabic texts using this method, originally developed for the study of modern media content. To determine the tone of the text, the CAMeL Tools algorithm was applied to analise the contexts from the document containing references to Christians. Manual verification of the results obtained using the algorithm demonstrated a fairly high degree of efficiency of this algorithm for the analysis of the medieval Arabic text, since the tone was correctly determined in 72 % of the contexts. The study showed that the emotional coloring of the contexts about Christians (na?а?rа?) in Ibn Battuta’s text is neutral in most cases. Further training of the neural network on the corpus of medieval texts and improving the efficiency of the algorithm will make it applicable to large amounts of data for the purpose of determining the emotional coloring of lexemes numbering hundreds and thousands of word usages.