Предложен метод автоматической атрибуции архивных рукописных писем на основе сиамской нейронной сети, решающий ключевую проблему цифровой гуманитаристики – установление авторства исторических документов. Актуальность исследования обусловлена массовой оцифровкой архивов XVII–XIX вв., атрибуция которых затруднена из-за неполных исходных сведений об авторах.

Метод адаптирован к работе с реальным корпусом текстов и учитывает характерные для архивов проблемы: некачественные оцифровки, значительную вариативность почерка и выраженный дисбаланс классов (от 1 до 50 и более образцов на автора). Применение сиамской архитектуры позволяет получать дискриминативные векторные представления, эмбеддинги, на основе которых выполняется не только классификация документов известных авторов, но и эффективно выявляются рукописи, не принадлежащие ни одному из них. Это сужает круг кандидатов для последующей экспертной проверки.

Представлен алгоритм предобработки данных и проведено сравнительное исследование двух подходов к анализу текста: на уровне фрагментов изображения (300 × 300 пикселей) и уровне отдельных строк. Разработанный инструмент предлагает архивным работникам и филологам эффективное решение для предварительной сортировки и атрибуции крупных массивов рукописных документов.