diff --git a/lab1/.gitignore b/lab1/.gitignore
index dc41540..83afa59 100644
--- a/lab1/.gitignore
+++ b/lab1/.gitignore
@@ -18,3 +18,6 @@ __pycache__/
 /presentation/latex/*.toc
 /presentation/latex/*.synctex.gz
 /presentation/latex/preview/
+
+/report/build/
+/dist/stage/
diff --git a/lab1/ARCHIVE_README.md b/lab1/ARCHIVE_README.md
new file mode 100644
index 0000000..b723362
--- /dev/null
+++ b/lab1/ARCHIVE_README.md
@@ -0,0 +1,529 @@
+# Архив лабораторной работы №1
+
+**Тема:** классификация текстов на основе стилометрических характеристик.
+**Материал:** реплики персонажей игры Stardew Valley.
+**Задача:** по одной реплике определить, какому из 34 персонажей она
+принадлежит, и проверить, какие стилометрические признаки несут этот сигнал.
+
+Это не авторская атрибуция: все реплики написаны одним автором. Мы различаем
+**речевые маски персонажей** — намеренно созданные автором различия в лексике,
+синтаксисе, пунктуации и разговорных маркерах.
+
+---
+
+## 1. Что в архиве
+
+| Путь | Что это |
+|---|---|
+| `lab1/report/REPORT.pdf` | Итоговый отчёт, 21 страница. Главный документ. |
+| `lab1/report/REPORT.docx` | Редактируемая версия отчёта. |
+| `lab1/report/REPORT.md` | Исходник отчёта в Markdown. |
+| `lab1/report/figures/` | Рисунки отчёта. |
+| `lab1/presentation/stardew_stylometry.pdf` | Презентация для защиты. |
+| `lab1/presentation/stardew_stylometry.pptx` | Редактируемая презентация. |
+| `lab1/presentation/latex/` | LaTeX-исходник и PDF презентации. |
+| `lab1/presentation/images/`, `generated/` | Исходные изображения и диаграммы. |
+| `lab1/stylometry/` | Основной код проекта. |
+| `lab1/scripts/` | Проверка окружения, запуск серий, сборка отчёта, упаковка. |
+| `lab1/tests/` | 33 теста (`pytest`). |
+| `lab1/configs/default.toml` | Конфигурация по умолчанию. |
+| `lab1/data/dialogues.csv` | Корпус: 2005 реплик, cp1251, разделитель `;`. |
+| `lab1/data/dialogues.xlsx` | Тот же корпус в Excel. |
+| `lab1/data/stats_per_character.xlsx` | Статистика по персонажам. |
+| `lab1/data/metadata/` | Метаданные персонажей для анализа ошибок. |
+| `lab1/data/corpus_report_*.txt` | Отчёты о состоянии корпуса до/после очистки. |
+| `lab1/FINAL_RESULTS.csv` | Сводная таблица финальных результатов. |
+| `lab1/FINAL_REPORT.md` | Расширенная версия отчёта с деталями экспериментов. |
+| `lab1/EXPERIMENTS.md` | Протокол экспериментов и команд. |
+| `lab1/FEATURES.md` | Признаки, формулы, обоснование. |
+| `lab1/METRICS_AND_CLASSIFIERS.md` | Метрики и классификаторы. |
+| `lab1/TUNING.md` | Настройка гиперпараметров. |
+| `lab1/RUNBOOK.md` | Подробная инструкция по запуску полной серии. |
+| `lab1/RESULTS_ANALYSIS.md` | Анализ результатов и ошибок. |
+| `lab1/FOLLOWUP_EXPERIMENTS.md` | Дополнительные эксперименты. |
+| `lab1/PRESENTATION_OUTLINE.md` | Структура презентации. |
+| `lab1/exports/nlp_lab1_final_results_20261026_120000.tar.gz` | Финальные результаты в компактном виде. |
+| `lab1/requirements.txt` | Основные зависимости. |
+| `lab1/requirements-report.txt` | Зависимости для пересборки отчёта. |
+
+Полный список файлов с размерами и SHA-256 — в `MANIFEST.txt`.
+Контрольные суммы ключевых файлов — в `CHECKSUMS.sha256`.
+
+---
+
+## 2. Требования
+
+### 2.1. Обязательные
+
+- Python **3.11+** (проверено на 3.14);
+- Linux, macOS или Windows с WSL;
+- около 1 ГБ свободного места с виртуальным окружением и NLTK;
+- интернет — только для установки пакетов и скачивания NLTK.
+
+### 2.2. Для пересборки отчёта
+
+- `pandoc` 3.x;
+- LibreOffice (`libreoffice --headless`);
+- Python-пакеты `python-docx`, `PyMuPDF` (см. `requirements-report.txt`);
+- шрифты с кириллицей: Times New Roman или Liberation Serif, Liberation Mono.
+
+### 2.3. Для пересборки LaTeX-презентации
+
+- XeLaTeX;
+- пакеты Beamer, tcolorbox, TikZ, fontspec, babel-russian;
+- шрифт Liberation Sans.
+
+---
+
+## 3. Установка
+
+Все команды выполняются из каталога `lab1`:
+
+```bash
+cd lab1
+```
+
+### 3.1. Виртуальное окружение
+
+```bash
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+```
+
+Windows PowerShell:
+
+```powershell
+python -m venv .venv
+.venv\Scripts\activate
+```
+
+Если окружение уже есть в корне проекта, можно использовать его:
+
+```bash
+source ../.venv/bin/activate
+```
+
+### 3.2. Зависимости
+
+```bash
+python -m pip install --upgrade pip
+python -m pip install -r requirements.txt
+```
+
+Для пересборки отчёта дополнительно:
+
+```bash
+python -m pip install -r requirements-report.txt
+```
+
+### 3.3. Ресурсы NLTK
+
+```bash
+python scripts/download_nltk_data.py
+```
+
+Скрипт скачивает `punkt`, `punkt_tab`, `averaged_perceptron_tagger`,
+`averaged_perceptron_tagger_eng`, `stopwords` в `lab1/nltk_data`.
+
+Без этих ресурсов POS-признаки отключатся, а результаты будут неполными.
+Если машина без интернета, скопируйте готовый каталог `nltk_data` в `lab1/`.
+
+### 3.4. Проверка
+
+```bash
+python scripts/check_environment.py
+python -m pytest -q
+```
+
+Ожидается:
+
+```text
+Окружение готово.
+33 passed
+```
+
+`check_environment.py` печатает версии библиотек, SHA-256 корпуса, число
+реплик, персонажей и словоупотреблений, проверяет токенизатор и POS-теггер.
+
+---
+
+## 4. Быстрый запуск
+
+### 4.1. Аудит корпуса
+
+```bash
+python -m stylometry.cli audit
+```
+
+Создаёт:
+
+- `data/processed/audit.md` — отчёт по корпусу;
+- `data/processed/lines.csv` — нормализованные реплики;
+- `data/processed/figures/class_distribution.png`.
+
+Проверьте: 2005 реплик, 34 персонажа, 38 207 словоупотреблений, точных
+дублей нет.
+
+### 4.2. Ручные признаки
+
+```bash
+python -m stylometry.cli features
+```
+
+Создаёт:
+
+- `features/stylometric.csv` — матрица 2005 × 454;
+- `features/feature_dictionary.csv` — описание признаков.
+
+### 4.3. Одна модель
+
+```bash
+python -m stylometry.cli run \
+    --preset stylometry_pos_lsa \
+    --model logreg \
+    --folds 5 \
+    --repeats 5
+```
+
+Результаты появятся в `results/<preset>_<model>_<timestamp>/`:
+`summary.md`, `summary.json`, `fold_metrics.csv`, `pooled_metrics.csv`,
+`per_class_report.csv`, `confusion_matrix.csv`, `oof_predictions.csv`.
+
+### 4.4. Полная серия
+
+```bash
+bash scripts/run_all_experiments.sh
+```
+
+Скрипт последовательно запускает все стадии и пишет лог в
+`results/logs/run_all_<timestamp>.log`. Ориентировочное время — 1,5–3 часа
+на обычном ноутбуке. Быстрый режим без финальных чисел:
+
+```bash
+QUICK=1 bash scripts/run_all_experiments.sh
+```
+
+### 4.5. Финальные серии
+
+```bash
+python scripts/run_final_experiments.py \
+    --stages nested topic calibration ensemble extra \
+    --out results/final
+```
+
+Эта команда воспроизводит вложенный выбор конфигурации, контроль содержания,
+коррекцию приоров, ансамбли и дополнительные конфигурации. Именно эти
+результаты сведены в `FINAL_RESULTS.csv` и в отчёте.
+
+---
+
+## 5. Что делает каждый модуль
+
+| Модуль | Назначение |
+|---|---|
+| `stylometry/io.py` | Чтение CSV/XLSX, проверка колонок, SHA-256 корпуса. |
+| `stylometry/cleaning.py` | Unicode-нормализация, плейсхолдеры, пробелы. |
+| `stylometry/tokenization.py` | NLTK: токенизация, предложения, POS; резервный режим. |
+| `stylometry/features/` | 454 ручных признака в 11 группах. |
+| `stylometry/lsa.py` | TF-IDF + TruncatedSVD для word/content/fw/char/pos. |
+| `stylometry/pipelines.py` | Объединение блоков признаков, модели, сетки параметров. |
+| `stylometry/cv.py` | Повторная стратифицированная и вложенная кросс-валидация. |
+| `stylometry/evaluation.py` | Macro-F1, accuracy, balanced accuracy, MCC, каппа, top-k, log loss, Brier, бутстрэп. |
+| `stylometry/stats.py` | Мак-Немар, Уилкоксон, Фридман, поправка Холма. |
+| `stylometry/delta.py` | Дельта Барроуза: MFW, z-нормирование, манхэттенское и косинусное расстояние. |
+| `stylometry/verification.py` | Верификация «свой/чужой»: ROC-AUC, EER, TAR@FAR. |
+| `stylometry/clustering.py` | Иерархическая и k-means кластеризация, ARI, NMI, силуэт. |
+| `stylometry/plotting.py` | Диаграммы классов, scree, матрицы ошибок, PCA, t-SNE. |
+| `stylometry/metadata.py` | Метаданные персонажей, анализ подгрупп. |
+| `stylometry/cli.py` | Единая точка входа для всех команд. |
+| `main.py` | Короткая обёртка над `stylometry.cli`. |
+
+### Группы ручных признаков
+
+1. Длина.
+2. Лексика.
+3. Словарное богатство.
+4. Символы.
+5. Пунктуация.
+6. Функциональные слова.
+7. Местоимения.
+8. Части речи.
+9. Синтаксис.
+10. Читаемость.
+11. Разговорные маркеры.
+
+Формулы и обоснование — в `FEATURES.md`.
+
+---
+
+## 6. Данные и разметка
+
+### 6.1. Формат
+
+`data/dialogues.csv`:
+
+- кодировка cp1251;
+- разделитель `;`;
+- колонки `Реплика` и `Персонаж`;
+- 2005 строк, 34 класса.
+
+`data/dialogues.xlsx` — тот же корпус для Excel.
+`data/stats_per_character.xlsx` — число реплик и длины по персонажам.
+`data/metadata/` — пол, возраст, вид и роль для анализа ошибок; в признаки
+классификатора эти поля не подаются.
+
+### 6.2. Правила разметки
+
+1. Одна реплика — один объект.
+2. Метка — имя говорящего.
+3. Один объект относится ровно к одному классу.
+4. Соответствие реплики и метки проверено вручную.
+5. Служебные метки `<PLAYER>`, `<FARM>`, `<PET>`, `<SPOUSE>`, `<TIME>`,
+   `<NOUN>`, `<NAME>` заменены нейтральными словами; их число сохранено
+   отдельным признаком.
+
+### 6.3. Очистка и шум
+
+Нормализуется только Unicode: варианты кавычек, тире, многоточий и пробелов.
+Пунктуация, регистр и стоп-слова **сохраняются** — это стилометрический
+сигнал.
+
+Шумом считались точные дубликаты, технические артефакты, общие короткие
+формулы и плейсхолдеры. Корпус прошёл ручную фильтрацию; точные правила
+фильтрации не сохранились, поэтому исходное распределение восстановить
+нельзя. Это ограничение зафиксировано в отчёте.
+
+### 6.4. Ограничение по объёму
+
+Формальные требования: не менее 90 текстов по 30 предложений и примерно
+равные классы. В этом корпусе единица анализа — реплика (в среднем 19 слов),
+классы неравномерны (15–139 реплик). По согласованию с преподавателем
+эксперимент выполнен на уровне реплик; в отчёте раздел 2.5 честно описывает
+это отклонение. Для компенсации используются веса классов и macro-F1.
+
+---
+
+## 7. Метрики и результаты
+
+Основная метрика — **macro-F1**: средняя F-мера по 34 классам, каждый
+персонаж весит одинаково. Дополнительно считаются accuracy, balanced
+accuracy, top-3/top-5, MCC, каппа Коэна, log loss, Brier, матрица ошибок,
+бутстрэп-интервалы.
+
+| Конфигурация | Macro-F1 |
+|---|---:|
+| Мягкое голосование трёх моделей | **0,3036 ± 0,0189** |
+| ExtraTrees, `char_max_features=10000` | 0,2757 ± 0,0219 |
+| Вложенный выбор конфигурации | 0,2746 ± 0,0233 |
+| ExtraTrees, полный набор | 0,2499 ± 0,0209 |
+| Логистическая регрессия, lean + content-LSA | 0,2466 ± 0,0191 |
+| Случайный лес, `char_max_features=10000` | 0,2583 ± 0,0066 |
+| Только ручные признаки | 0,1051 ± 0,0038 |
+| Случайный уровень | 0,029 |
+
+На отложенной выборке 80/20 мягкое голосование дало 0,3333.
+
+Контроль содержания: после замены существительных, глаголов, прилагательных,
+наречий и числительных маркером `CONTENT` macro-F1 падает с 0,2483 до 0,1129.
+Остаток всё ещё выше случайного уровня, но основной сигнал —
+лексико-тематический.
+
+---
+
+## 8. Как пересобрать отчёт
+
+Отчёт собирается из `report/REPORT.md`:
+
+```bash
+cd lab1
+python scripts/build_report.py
+```
+
+Скрипт:
+
+1. вызывает `pandoc` и делает `report/build/REPORT_raw.docx`;
+2. оформляет стили, поля, колонтитулы, таблицы и рисунки;
+3. сохраняет `report/REPORT.docx`;
+4. конвертирует DOCX в `report/REPORT.pdf` через LibreOffice;
+5. проверяет, что в PDF есть все основные разделы.
+
+Только DOCX:
+
+```bash
+python scripts/build_report.py --skip-pdf
+```
+
+Требования: `pandoc`, `libreoffice`, `python-docx`, `PyMuPDF`.
+Рисунки лежат в `report/figures/`; Markdown ссылается на них относительно
+`report/`.
+
+---
+
+## 9. Как пересобрать презентацию
+
+### 9.1. PPTX
+
+В архиве лежит **финальная** версия `stardew_stylometry.pptx` (30 слайдов)
+после ручных правок. Скрипт `build_deck.py` — генератор исходной версии
+презентации; он создаёт 32 слайда и **перезапишет** финальный файл, если его
+запустить. Не запускайте скрипт, если хотите сохранить ручные правки: для
+изменений открывайте PPTX в PowerPoint или LibreOffice.
+
+Если нужно пересобрать исходную версию с нуля:
+
+```bash
+cd lab1/presentation
+python build_deck.py
+```
+
+Скрипт использует `python-pptx`, `Pillow` и `matplotlib`. Диаграммы уже лежат
+в `presentation/generated/`; для их перегенерации нужны результаты серий
+(`results/final/...`), которых нет в архиве — сначала запустите эксперименты
+из раздела 4.
+
+### 9.2. LaTeX/PDF
+
+```bash
+cd lab1/presentation/latex
+xelatex stardew_stylometry.tex
+xelatex stardew_stylometry.tex
+```
+
+Нужны XeLaTeX, Beamer, tcolorbox, TikZ и шрифт Liberation Sans. Готовый PDF —
+`stardew_stylometry.pdf`. Изображения подтягиваются из `../images/` и
+`../generated/`.
+
+---
+
+## 10. Где смотреть результаты
+
+- `lab1/report/REPORT.pdf` — итоговый отчёт со всеми числами и выводами.
+- `lab1/FINAL_RESULTS.csv` — сводная таблица всех финальных конфигураций.
+- `lab1/FINAL_REPORT.md` — расширенное описание экспериментов.
+- `lab1/RESULTS_ANALYSIS.md` — анализ ошибок, классов-аттракторов и длины.
+- `lab1/exports/nlp_lab1_final_results_20261026_120000.tar.gz` — исходные
+  `summary.json`, `fold_metrics.csv`, `confusion_matrix.csv` и предсказания
+  финальных серий.
+- `lab1/presentation/generated/` — диаграммы для отчёта и презентации.
+
+---
+
+## 11. Частые проблемы
+
+### `check_environment.py` не находит POS-теггер
+
+Повторите:
+
+```bash
+python scripts/download_nltk_data.py
+```
+
+Проверьте, что каталог `lab1/nltk_data` существует и не пуст. Если сеть
+недоступна, скопируйте `nltk_data` с другой машины.
+
+### `pytest` не устанавливается
+
+Убедитесь, что активировано виртуальное окружение и версия Python не ниже
+3.11:
+
+```bash
+python --version
+python -m pip install -r requirements.txt
+```
+
+### `python -m stylometry.cli` не находит модуль
+
+Команда должна выполняться из каталога `lab1`, а не из корня репозитория:
+
+```bash
+cd lab1
+python -m stylometry.cli audit
+```
+
+### LibreOffice не собирает PDF
+
+Проверьте:
+
+```bash
+libreoffice --version
+```
+
+На сервере без графической сессии используйте именно `--headless`
+(это уже делает `build_report.py`). Если LibreOffice нет, отчёт можно
+открыть в Word/LibreOffice вручную и экспортировать в PDF.
+
+### Кириллица в PDF выглядит квадратами
+
+Установите шрифты Liberation Serif/Sans и Liberation Mono. В отчёте
+используются Times New Roman (с запасным Liberation Serif) и Liberation Mono.
+
+### Полная серия идёт слишком долго
+
+Запускайте в `tmux` или `nohup`, см. `RUNBOOK.md`, раздел 5.4. Для проверки
+работоспособности используйте `QUICK=1`.
+
+---
+
+## 12. Что исключено из архива
+
+Чтобы архив оставался компактным и воспроизводимым, в него не включены:
+
+- `.venv/` — виртуальное окружение;
+- `.git/` — история репозитория;
+- `nltk_data/` — скачивается скриптом;
+- `data/processed/` — аудит и промежуточные таблицы;
+- `features/` — матрица признаков (создаётся `features`);
+- `results/` — промежуточные результаты серий;
+- большие `exports/*.tar.gz` — кроме компактного финального архива;
+- `presentation/preview/` — PNG-превью слайдов;
+- `__pycache__/`, `.pytest_cache/` — кэши;
+- `presentation/stardew_stylometry.bak` — резервная копия;
+- служебные файлы LaTeX (`.aux`, `.log`, `.nav`, `.out`, `.snm`, `.toc`).
+
+Всё это восстанавливается командами из разделов 3–4.
+
+---
+
+## 13. Проверка целостности архива
+
+```bash
+sha256sum -c CHECKSUMS.sha256
+```
+
+`MANIFEST.txt` содержит список всех файлов архива с размерами и SHA-256.
+Если контрольные суммы совпали, архив распакован полностью.
+
+Минимальная проверка после распаковки:
+
+```bash
+cd lab1
+python scripts/check_environment.py
+python -m pytest -q
+python -m stylometry.cli audit
+```
+
+---
+
+## 14. Атрибуция
+
+Диалоги Stardew Valley принадлежат ConcernedApe. Корпус используется
+исключительно в учебных и исследовательских целях. Код проекта можно
+использовать и изменять для учебных задач.
+
+---
+
+## 15. Шпаргалка команд
+
+```bash
+# из lab1
+python scripts/check_environment.py     # проверить окружение
+python -m pytest -q                     # 33 теста
+python -m stylometry.cli audit          # аудит корпуса
+python -m stylometry.cli features       # 454 ручных признака
+python -m stylometry.cli run \
+    --preset stylometry_pos_lsa --model logreg --repeats 5
+bash scripts/run_all_experiments.sh     # полная серия
+python scripts/run_final_experiments.py \
+    --stages nested topic calibration ensemble extra --out results/final
+python scripts/build_report.py          # отчёт DOCX + PDF
+```
diff --git a/lab1/README.md b/lab1/README.md
index 042c047..a5c2f03 100644
--- a/lab1/README.md
+++ b/lab1/README.md
@@ -136,6 +136,25 @@ python -m stylometry.cli subgroup-report \
 | `lsa_word`, `lsa_pos` | только соответствующий вариант LSA |
 | `length` | только признаки длины (нижняя граница) |
 
+## Отчёт
+
+Итоговый отчёт:
+
+- **`report/REPORT.pdf`** — основной документ, 21 страница;
+- **`report/REPORT.docx`** — редактируемая версия;
+- **`report/REPORT.md`** — исходник Markdown;
+- **`report/figures/`** — рисунки.
+
+Пересборка:
+
+```bash
+python scripts/build_report.py
+```
+
+Для сборки нужны `pandoc`, LibreOffice и пакеты из
+`requirements-report.txt`. Скрипт сам оформляет титул, колонтитулы, таблицы,
+нумерацию рисунков и проверяет, что в PDF есть все разделы.
+
 ## Презентация
 
 Есть две версии:
@@ -148,7 +167,7 @@ python -m stylometry.cli subgroup-report \
 - **`presentation/latex/stardew_stylometry.pdf`** — собранный PDF LaTeX-версии
   (30 страниц).
 
-LaTeX-версия содержит три блока на трёх докладчиков, фон и курицу на каждом
+LaTeX-версия содержит три части на трёх докладчиков, фон и курицу на каждом
 слайде, титульную заставку, изображение персонажей, две круговые диаграммы,
 матрицы ошибок, F-меры по персонажам, приложение с полной матрицей и финальный
 мем. Формул почти нет: одна компактная запись обозначений на слайде постановки
@@ -180,6 +199,10 @@ python -m stylometry.cli run --config configs/default.toml \
 
 ## Основные документы
 
+- **`START_HERE.md`** — краткая инструкция: что открыть и как проверить
+  окружение за три минуты.
+- **`ARCHIVE_README.md`** — подробное описание архива: состав, установка,
+  запуск, структура модулей, пересборка отчёта и презентации.
 - **`RUNBOOK.md`** — пошаговая инструкция для запуска полной серии
   экспериментов: установка, проверка окружения, все команды, упаковка
   результатов и типичные ошибки.
diff --git a/lab1/START_HERE.md b/lab1/START_HERE.md
new file mode 100644
index 0000000..017504d
--- /dev/null
+++ b/lab1/START_HERE.md
@@ -0,0 +1,81 @@
+# С чего начать
+
+Это архив лабораторной работы №1 по курсу «Автоматический анализ текстов»:
+стилометрическая классификация реплик персонажей Stardew Valley.
+
+## Что внутри
+
+- `lab1/report/REPORT.pdf` — **главный отчёт** (21 страница).
+- `lab1/report/REPORT.docx` — редактируемая версия отчёта.
+- `lab1/report/REPORT.md` — исходник отчёта.
+- `lab1/presentation/stardew_stylometry.pdf` — презентация для защиты.
+- `lab1/presentation/stardew_stylometry.pptx` — редактируемая презентация.
+- `lab1/presentation/latex/` — LaTeX-исходник презентации.
+- `lab1/stylometry/` — код: чтение корпуса, признаки, LSA, модели,
+  кросс-валидация, метрики, верификация.
+- `lab1/data/` — корпус и метаданные.
+- `lab1/tests/` — 33 теста.
+- `lab1/FINAL_RESULTS.csv` — сводная таблица результатов.
+- `lab1/exports/nlp_lab1_final_results_20261026_120000.tar.gz` — компактный
+  архив финальных результатов (без промежуточных матриц).
+
+## Проверка за три минуты
+
+Все команды выполняются из каталога `lab1`:
+
+```bash
+cd lab1
+
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate          # Windows: .venv\Scripts\activate
+python -m pip install --upgrade pip
+python -m pip install -r requirements.txt
+
+python scripts/download_nltk_data.py
+python scripts/check_environment.py
+python -m pytest -q
+```
+
+Ожидаемый результат:
+
+- `check_environment.py` заканчивается строкой `Окружение готово.`;
+- `pytest` печатает `33 passed`;
+- в корпусе 2005 реплик и 34 персонажа.
+
+Если всё совпало, отчёт и презентацию можно открывать сразу. Для повторного
+запуска экспериментов смотрите `ARCHIVE_README.md`.
+
+## Главный результат
+
+| Что | Значение |
+|---|---:|
+| Корпус | 2005 реплик, 34 персонажа |
+| Основная метрика | macro-F1 |
+| Мягкое голосование трёх моделей | **0,3036 ± 0,0189** |
+| Консервативная оценка (вложенный выбор) | **0,2746 ± 0,0233** |
+| Случайный уровень | **0,029** |
+
+Основной сигнал — лексико-тематический. После замены содержательных слов
+нейтральным маркером macro-F1 падает с 0,248 до 0,113. Поэтому в отчёте
+результат сформулирован как различимость **речевых масок по
+лексико-тематическому профилю**, а не как доказательство «чистого» стиля.
+
+## Что читать дальше
+
+1. `ARCHIVE_README.md` — подробная инструкция: установка, запуск, структура
+   проекта, что делает каждый модуль, как пересобрать отчёт и презентацию.
+2. `lab1/RUNBOOK.md` — пошаговый запуск полной серии экспериментов.
+3. `lab1/README.md` — краткое описание проекта и команд.
+4. `lab1/FINAL_REPORT.md` — расширенная версия отчёта с деталями.
+5. `lab1/EXPERIMENTS.md` — протокол экспериментов.
+6. `lab1/FEATURES.md` — формулы и обоснование признаков.
+7. `lab1/METRICS_AND_CLASSIFIERS.md` — метрики и классификаторы.
+
+## Важно
+
+- Ресурсы NLTK (`nltk_data`, около 80 МБ) в архив не включены: они
+  скачиваются командой `python scripts/download_nltk_data.py`.
+- Виртуальное окружение, промежуточные матрицы признаков и сырые результаты
+  серий в архив не включены: они восстанавливаются скриптами.
+- Диалоги Stardew Valley принадлежат ConcernedApe; корпус используется
+  исключительно в учебных и исследовательских целях.
diff --git a/lab1/dist/nlp_lab1_submission_20261101.zip b/lab1/dist/nlp_lab1_submission_20261101.zip
new file mode 100644
index 0000000..07cbe36
Binary files /dev/null and b/lab1/dist/nlp_lab1_submission_20261101.zip differ
diff --git a/lab1/dist/nlp_lab1_submission_20261101.zip.sha256 b/lab1/dist/nlp_lab1_submission_20261101.zip.sha256
new file mode 100644
index 0000000..6043ee1
--- /dev/null
+++ b/lab1/dist/nlp_lab1_submission_20261101.zip.sha256
@@ -0,0 +1 @@
+635ed9d56653259be30733fe8b80316e8ce1f3b32ac178170f5deef0f3e39d79  nlp_lab1_submission_20261101.zip
diff --git a/lab1/presentation/README.md b/lab1/presentation/README.md
index 35ab21e..939cb15 100644
--- a/lab1/presentation/README.md
+++ b/lab1/presentation/README.md
@@ -1,15 +1,15 @@
 # Презентация
 
-Готовая презентация: `stardew_stylometry.pptx` (16:9, 32 слайда).
+Готовая презентация: `stardew_stylometry.pptx` (16:9, 30 слайдов в финальной версии; исходная автоматическая сборка — 32 слайда).
 PDF-версия для просмотра: `stardew_stylometry.pdf`.
 
 ## Структура
 
-- **Блок 1. Корпус** — 2005 реплик, 34 персонажа, сбор, очистка, разметка,
+- **Часть 1. Корпус** — 2005 реплик, 34 персонажа, сбор, очистка, разметка,
   распределение реплик и длин, ограничения.
-- **Блок 2. Методология** — признаки, LSA, логистическая регрессия, SVM,
+- **Часть 2. Методология** — признаки, LSA, логистическая регрессия, SVM,
   деревья, ансамбли, перекрёстная проверка и метрики.
-- **Блок 3. Результаты** — сравнение моделей, вклад признаков, контроль
+- **Часть 3. Результаты** — сравнение моделей, вклад признаков, контроль
   содержания, матрицы ошибок, классы-аттракторы, выводы.
 
 На каждом слайде есть фон `images/background.jpg` и маленькая курица
@@ -58,7 +58,7 @@ python presentation/build_deck.py
 - `latex/stardew_stylometry.pdf` — собранный PDF, 30 страниц;
 - сборка: `cd latex && xelatex stardew_stylometry.tex` (два прохода).
 
-В LaTeX-версии три блока на трёх докладчиков, фон и курица на каждом слайде,
+В LaTeX-версии три части на трёх докладчиков, фон и курица на каждом слайде,
 титульная заставка, изображение персонажей, две круговые диаграммы, матрицы
 ошибок, F-меры по персонажам, приложение с полной матрицей и финальный мем.
 Формул почти нет: одна компактная запись обозначений на слайде постановки
diff --git a/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.pdf b/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.pdf
index 60be391..5d02e76 100644
Binary files a/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.pdf and b/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.pdf differ
diff --git a/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.tex b/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.tex
index 9f5ac36..0bcb52e 100644
--- a/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.tex
+++ b/lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.tex
@@ -40,11 +40,11 @@
 % Рисуется в конце каждой рамки поверх содержимого и не меняет вёрстку.
 \newcommand{\slidefooter}{%
   \begin{tikzpicture}[remember picture, overlay]
-    \node[anchor=north east, xshift=-0.55cm, yshift=-0.22cm]
+    \node[anchor=north east, xshift=-0.1cm, yshift=-0.1cm]
       at (current page.north east)
       {\colorbox{cream}{\scriptsize\color{inkbrown}%
-        Слайд \insertframenumber\ из \inserttotalframenumber
-        \quad·\quad осталось: \the\numexpr\inserttotalframenumber-\insertframenumber\relax}};
+        \insertframenumber\slash\inserttotalframenumber
+        \quad}};
   \end{tikzpicture}%
 }
 
diff --git a/lab1/report/REPORT.docx b/lab1/report/REPORT.docx
new file mode 100644
index 0000000..00333a0
Binary files /dev/null and b/lab1/report/REPORT.docx differ
diff --git a/lab1/report/REPORT.md b/lab1/report/REPORT.md
new file mode 100644
index 0000000..a58e54e
--- /dev/null
+++ b/lab1/report/REPORT.md
@@ -0,0 +1,652 @@
+---
+title: "Отчёт по лабораторной работе №1"
+subtitle: "Классификация текстов на основе стилометрических характеристик"
+author: "А. А. Аладьина, В. Н. Копнин, М. В. Савостиков"
+date: "01.11.2026"
+lang: ru-RU
+---
+
+# Аннотация
+
+Работа посвящена стилометрической классификации реплик персонажей игры
+Stardew Valley. Корпус содержит 2005 реплик, принадлежащих 34 персонажам;
+все реплики написаны одним автором. Проверяется, различимы ли речевые маски
+персонажей по отдельной реплике, если исключить авторскую атрибуцию как
+таковую.
+
+Построены 454 ручных стилометрических признака, символьные и частеречные
+n-граммы, а также несколько вариантов латентно-семантического анализа.
+Сравнивались логистическая регрессия, линейный метод опорных векторов,
+наивный байесовский классификатор, случайный лес, сверхслучайные деревья,
+метод ближайших соседей и дельта Барроуза. Использована повторная
+стратифицированная перекрёстная проверка, вложенная настройка параметров и
+отдельная отложенная выборка.
+
+Лучший наблюдаемый результат — мягкое голосование трёх моделей: macro-F1
+около **0,304** при перекрёстной проверке и **0,333** на отложенной выборке.
+Консервативная оценка при вложенном выборе конфигурации — **0,275**.
+Случайный уровень для 34 классов — **0,029**. Основной вклад дают
+лексико-тематические признаки и символьные n-граммы; после замены
+содержательных слов нейтральным маркером качество падает с 0,248 до 0,113.
+Следовательно, результат корректно интерпретировать как различимость речевых
+масок по лексико-тематическому профилю, а не как доказательство «чистого»
+идиолекта.
+
+# 1. Постановка задачи
+
+## 1.1. Направление исследования
+
+Направление работы — классификация текстов по стилометрическим
+характеристикам. В отличие от классической авторской атрибуции, все тексты
+корпуса принадлежат одному автору. Исследуется другой вопрос:
+
+> различаются ли речевые маски 34 персонажей по стилометрическим признакам
+> отдельных реплик, если автор у них общий?
+
+Такая постановка позволяет проверить, насколько автор намеренно создаёт
+разные голоса персонажей, и какие признаки несут этот сигнал.
+
+## 1.2. Гипотезы
+
+| Обозначение | Гипотеза |
+|---|---|
+| H1 | Функциональные слова, части речи и символьные n-граммы различают персонажей выше случайного уровня |
+| H2 | На коротких репликах частеречные и символьные признаки устойчивее словарного богатства и читаемости |
+| H3 | LSA по всем словам отражает тему, а LSA по частям речи и функциональным словам — стиль |
+| H4 | Качество зависит от длины реплики |
+| H5 | Ошибки группируются вокруг персонажей со сходным возрастом, полом, ролью или видом |
+
+## 1.3. Формальная постановка
+
+Пусть \(D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^{n}\) — корпус, где \(n=2005\),
+\(x_i\) — одна реплика, \(y_i\in Y\) — имя персонажа,
+\(|Y|=34\). Каждый объект относится ровно к одному классу.
+
+Требуется построить классификатор
+
+\[
+f\colon \Phi(x_i)\to Y,
+\]
+
+где \(\Phi(x_i)\) — вектор признаков реплики. Качество оценивается
+макро-усреднённой F-мерой:
+
+\[
+\operatorname{macroF1}=\frac{1}{|Y|}\sum_{c\in Y}
+\frac{2P_cR_c}{P_c+R_c}.
+\]
+
+Макро-усреднение выбрано потому, что все 34 персонажа важны одинаково,
+а классы неравномерны.
+
+# 2. Корпус
+
+## 2.1. Источник и единица анализа
+
+Корпус собран из диалогов игры Stardew Valley. Единица анализа — одна
+реплика персонажа; тексты на английском языке. Метка — имя говорящего,
+определённое по игровым диалогам и проверенное вручную.
+
+Метаданные о поле, возрасте, виде и роли персонажа хранятся отдельно и
+используются только для анализа ошибок. В признаки классификатора они не
+подаются, чтобы не подменять стилометрическую задачу демографической.
+
+## 2.2. Сбор и разметка
+
+Правила формирования корпуса:
+
+1. Из игровых диалогов извлекаются реплики персонажей.
+2. Каждая реплика становится отдельным объектом.
+3. Метка — имя говорящего; один объект относится ровно к одному классу.
+4. Проводится ручная проверка соответствия реплики и метки.
+5. Метаданные персонажей ведутся отдельной таблицей.
+6. Служебные метки игрового движка (`<PLAYER>`, `<FARM>`, `<PET>`,
+   `<SPOUSE>`, `<TIME>`, `<NOUN>`, `<NAME>`) заменяются нейтральными словами;
+   их количество сохраняется отдельным признаком.
+
+Корпус хранится в CSV с разделителем `;` в кодировке cp1251; обязательные
+колонки — «Реплика» и «Персонаж». Метаданные персонажей ведутся отдельным
+XLSX-файлом. Такое разделение позволяет менять признаки, не затрагивая
+разметку, и проверять корпус независимо от моделей.
+
+## 2.3. Очистка и шум
+
+Выполнялась минимальная нормализация:
+
+- Unicode-очистка: разные варианты кавычек, тире, многоточий и пробелов
+  приводятся к единому виду;
+- замена плейсхолдеров нейтральными словами;
+- токенизация и разбиение на предложения средствами NLTK;
+- частеречная разметка Penn Treebank с переводом в Universal POS.
+
+Не удалялись:
+
+- пунктуация;
+- регистр;
+- стоп-слова;
+- короткие реплики, оставшиеся после ручной фильтрации.
+
+Пунктуация, регистр и служебные слова рассматриваются как стилометрический
+сигнал, а не как шум.
+
+Шумом считались:
+
+- точные дубликаты;
+- технические артефакты;
+- общие короткие формулы;
+- плейсхолдеры игрового движка.
+
+Корпус прошёл ручную фильтрацию: короткие и общие фразы удалены. Точные
+правила этой фильтрации не сохранились, поэтому исходное распределение
+восстановить нельзя. Это ограничение зафиксировано в выводах.
+
+## 2.4. Характеристики корпуса
+
+| Показатель | Значение |
+|---|---:|
+| Реплик | 2005 |
+| Персонажей | 34 |
+| Словоупотреблений | 38 207 |
+| Средняя длина реплики | 19,1 слова |
+| Медиана длины | 17 слов |
+| Минимум / максимум | 3 / 78 слов |
+| Классы | 15–139 реплик |
+| Точные дубли реплик | 0 |
+| Почти-дубли (косинусная близость ≥ 0,8) | 13 пар, все внутри одного класса |
+| Реплик с плейсхолдерами | 172 |
+
+![Распределение числа реплик по персонажам](figures/replics-count.png){width=70%}
+
+![Медианная длина предложения в символах по персонажам](figures/median.png){width=82%}
+
+![Персонажи корпуса](figures/characters.png){width=92%}
+
+Классы неравномерны: максимум — Abigail (139 реплик), минимум — Mister Qi
+(15 реплик). Разница почти десятикратная. Поэтому доля правильных ответов
+может вводить в заблуждение: модель, всегда выбирающая частый класс, получает
+заметную accuracy, но низкую macro-F1.
+
+## 2.5. Соответствие формальным требованиям
+
+Задание предусматривает не менее 90 текстов объёмом не менее 30 предложений
+и примерно равные классы. В данном корпусе единица анализа — реплика; она
+короче формального «текста» и содержит в среднем 19 слов. По согласованию с
+преподавателем эксперимент выполнен на уровне реплик: это позволяет
+использовать все 2005 объектов и корректно поставить задачу для коротких
+игровых реплик. Классы не равны по объёму; для компенсации использованы
+веса классов и macro-F1.
+
+Это ограничение важно учитывать при сравнении с работами, где документы
+содержат десятки предложений.
+
+# 3. Стилометрические признаки
+
+## 3.1. Ручные признаки: 454 признака в 11 группах
+
+| Группа | Примеры |
+|---|---|
+| Длина | число слов, символов, предложений; длина предложения |
+| Лексика | длины слов, апострофы, заглавные буквы, цифры |
+| Словарное богатство | TTR (доля уникальных слов), Guiraud, Herdan, Yule's K, Simpson's D, доля гапаксов и дислегомен |
+| Символы | частоты букв, регистр, цифры, пунктуация |
+| Пунктуация | запятые, точки, многоточия, вопросы, восклицания, повторы |
+| Функциональные слова | артикли, предлоги, союзы, местоимения, вспомогательные глаголы |
+| Местоимения | 1-е, 2-е, 3-е лицо; отношение «я/ты» |
+| Части речи | Universal POS, Penn Treebank, время, модальность, герундий |
+| Синтаксис | клаузы (элементарные предложения), подчинительные союзы, пассивные конструкции, вопросы |
+| Читаемость | Flesch, Flesch—Kincaid, Gunning Fog, SMOG, Coleman—Liau, ARI |
+| Разговорные маркеры | междометия, смех, осторожные формулировки (хеджи), интенсификаторы, вежливость, сокращения |
+
+Словарное богатство и читаемость помечены как предварительные: на репликах
+длиной 10–20 слов они нестабильны. Основные группы для коротких текстов —
+функциональные слова, части речи, пунктуация, символьные n-граммы и
+разговорные маркеры.
+
+### Обоснование выбора
+
+- Функциональные слова — классическое ядро стилометрии: закрытый класс мало
+  зависит от темы.
+- Части речи и синтаксические прокси отражают структуру фразы.
+- Символьные n-граммы устойчивы к теме и фиксируют морфологию, пунктуацию и
+  орфографию.
+- Разговорные маркеры важны для игровых реплик: междометия, многоточия,
+  смех и вежливость различают персонажей.
+- LSA сжимает разреженное пространство и позволяет сравнить тематический и
+  стилистический вклады.
+
+## 3.2. Символьные и частеречные n-граммы
+
+- Символьные n-граммы: TF-IDF по символьным n-граммам в границах слов
+  (`char_wb`), диапазон 2–5, `min_df=3`, до 5000–10 000 признаков,
+  L2-нормализация.
+- Частеречные n-граммы: TF-IDF по последовательностям Universal POS,
+  диапазон 1–3, до 500 признаков.
+
+TF-IDF — вес признака, который растёт с частотой внутри реплики и падает с
+частотой в корпусе: частые общие n-граммы получают меньший вес, редкие
+характерные — больший.
+
+Символьные n-граммы фиксируют морфологию и оформление; n-граммы частей речи —
+синтаксические шаблоны. Оба блока устойчивее к теме, чем словарные n-граммы.
+
+## 3.3. Латентно-семантический анализ
+
+LSA реализован как:
+
+```text
+TF-IDF -> усечённое сингулярное разложение (TruncatedSVD) -> L2-нормализация
+```
+
+Варианты:
+
+| Вариант | Что отражает |
+|---|---|
+| `word` | лексику и тему |
+| `word2` | лексику и устойчивые сочетания |
+| `content` | содержание после удаления стоп-слов |
+| `fw` | функциональные слова и синтаксис |
+| `char` | морфологию и пунктуацию |
+| `pos` | частеречные последовательности |
+
+Число компонент подбиралось в диапазоне 50–400 по объяснённой дисперсии и
+внешней метрике. Для `content`-LSA качество росло до 400 компонент.
+Ключевое ограничение: LSA по содержательным словам может отражать тему, а не
+только стиль. Поэтому варианты сравнивались между собой, а не выбирались
+заранее.
+
+# 4. Классификаторы
+
+В работе использовано шесть семейств ML-классификаторов и классическая дельта
+Барроуза — всего семь подходов; требование «не менее трёх» выполнено с
+запасом.
+
+## 4.1. Логистическая регрессия
+
+Линейная модель: для каждого класса вычисляется оценка
+\(s_c(x)=w_c^\top x+b_c\), затем вероятности через softmax. Обучение
+минимизирует перекрёстную энтропию с L2-регуляризацией. Параметр \(C\)
+управляет силой регуляризации; `class_weight="balanced"` повышает вес редких
+классов.
+
+Сильные стороны: устойчивость при большом числе признаков, вероятности,
+интерпретируемые коэффициенты. Ограничение: только линейные границы.
+
+## 4.2. Линейный метод опорных векторов
+
+Ищет линейную границу с максимальным зазором; параметр \(C\) штрафует
+нарушения зазора. Не выдаёт вероятностей: для тройки лучших используется
+решающая функция. Силён на текстовых признаках, но требует настройки \(C\).
+
+## 4.3. Случайный лес
+
+Ансамбль решающих деревьев: каждое дерево обучается на подвыборке,
+разбиения используют случайное подмножество признаков. Класс определяется
+голосованием. Лес ловит нелинейные взаимодействия, но склонен к
+переобучению на 2005 объектах; ограничивались глубина и размер листьев.
+
+## 4.4. Сверхслучайные деревья (ExtraTrees)
+
+Похожи на случайный лес, но пороги разбиения выбираются случайно. Это
+уменьшает дисперсию и ускоряет обучение. В работе ExtraTrees с расширенным
+символьным словарём показали лучший результат среди одиночных моделей.
+
+## 4.5. Наивный байесовский классификатор
+
+MultinomialNB использует теорему Байеса и предположение об условной
+независимости признаков; сглаживание Лапласа задаётся параметром \(\alpha\).
+Быстрый baseline для частотных признаков; требует неотрицательных значений,
+поэтому LSA-компоненты для него исключались.
+
+## 4.6. Метод ближайших соседей
+
+Класс определяется по \(k\) ближайшим объектам; использовалось косинусное
+расстояние и веса, обратные расстоянию. Простая локальная модель; чувствительна
+к размерности и масштабу признаков.
+
+## 4.7. Дельта Барроуза
+
+Классический стилометрический метод: выбираются наиболее частотные слова,
+частоты z-нормируются по обучающей выборке, документ относится к классу с
+минимальным расстоянием до центроида. Использовались манхэттенское и
+косинусное расстояния. Дельта — независимая проверка, не заменяющая
+ML-классификаторы.
+
+## 4.8. Ансамбли
+
+- **Мягкое голосование** усредняет вероятности нескольких моделей.
+- **Объединение через мета-классификатор (стекинг)** обучает второй уровень
+  на предсказаниях базовых моделей. В наших данных оно переобучилось и
+  оказалось хуже мягкого голосования.
+
+# 5. Схема верификации
+
+## 5.1. Перекрёстная проверка
+
+Основная схема:
+
+```text
+RepeatedStratifiedKFold(n_splits=5, n_repeats=3–5)
+```
+
+При 5 фолдах модель обучается на 4 фолдах и проверяется на 1; доли классов
+сохраняются внутри фолдов. Повторность позволяет оценить разброс.
+
+## 5.2. Вложенная проверка
+
+Внешние фолды используются для оценки качества, внутренние — для настройки
+гиперпараметров. Дополнительно выполнен вложенный выбор конфигурации
+признаков и модели: в каждом внешнем фолде конфигурация выбиралась только по
+внутренним фолдам.
+
+## 5.3. Контроль утечек
+
+- TF-IDF, SVD, масштабирование и отбор признаков обучаются только на
+  обучающих фолдах.
+- Тестовая выборка не участвует в выборе гиперпараметров или признаков.
+- Контроль перестановкой меток дал macro-F1 0,0270–0,0282 — случайный
+  уровень.
+- Все 13 почти-дубликатов находятся внутри одного класса; межклассовых
+  почти-дублей не обнаружено, поэтому прямой утечки метки нет. При более
+  строгой оценке такие пары всё равно следует держать в одном фолде.
+
+## 5.4. Метрики
+
+| Метрика | Что показывает |
+|---|---|
+| Macro-F1 | Основная метрика: средняя F-мера по 34 классам |
+| Доля правильных ответов | Доля совпавших ответов; обманчива при дисбалансе |
+| Сбалансированная доля | Средняя полнота по классам |
+| Top-3 | Истинный класс попал в тройку лучших |
+| MCC (коэффициент корреляции Мэтьюза) | Корреляция истинных и предсказанных меток |
+| Каппа Коэна | Согласие с поправкой на случай |
+| Log loss / Brier | Качество вероятностей |
+| Матрица ошибок | Какие персонажи перепутываются |
+
+Дополнительно использованы бутстрэп-интервалы, критерий Мак-Немара для
+парных сравнений, критерий Уилкоксона и поправка Холма—Бонферрони.
+
+# 6. Результаты
+
+## 6.1. Сравнение моделей
+
+| Конфигурация | Macro-F1 | Доля правильных ответов | Top-3 |
+|---|---:|---:|---:|
+| Мягкое голосование трёх моделей | **0,3036 ± 0,0189** | 0,2808 | 0,4823 |
+| ExtraTrees, `char_max_features=10000` | 0,2757 ± 0,0219 | 0,2633 | 0,4554 |
+| Вложенный выбор конфигурации | 0,2746 ± 0,0233 | 0,2603 | — |
+| Случайный лес, `char_max_features=10000` | 0,2583 ± 0,0066 | 0,2391 | 0,4197 |
+| ExtraTrees, полный набор | 0,2499 ± 0,0209 | 0,2374 | 0,4234 |
+| Логистическая регрессия, lean + content-LSA | 0,2466 ± 0,0191 | 0,2349 | 0,4030 |
+| Логистическая регрессия, `stylometry_pos_lsa` | 0,1785 ± 0,0060 | 0,1679 | 0,3322 |
+| Только ручные признаки | 0,1051 ± 0,0038 | 0,1012 | 0,2338 |
+| Случайный уровень | 0,029 | 0,029 | 0,088 |
+
+На отложенной выборке 80/20 мягкое голосование дало **0,3333**; ExtraTrees
+на полном наборе — 0,2793; случайный лес с `char_max_features=10000` —
+0,2554; логистическая регрессия с content-LSA — 0,2459.
+
+![Сравнение моделей](figures/model_comparison.png){width=82%}
+
+## 6.2. Вклад признаков
+
+| Условие | Macro-F1 |
+|---|---:|
+| Только длина | 0,035 |
+| Только ручные стилометрические признаки | 0,105 |
+| Ручные + символьные и частеречные n-граммы | 0,182 |
+| То же + `content`-LSA | 0,249 |
+| ExtraTrees с расширенным символьным словарём | 0,276 |
+| Мягкое голосование | 0,304 |
+
+![Вклад признаков](figures/feature_progression.png){width=72%}
+
+Основной прирост дают символьные n-граммы, лексика и `content`-LSA.
+Функциональные слова и POS-LSA сами по себе слабы (0,06–0,07): это важный
+отрицательный результат.
+
+## 6.3. Стиль или содержание
+
+Содержательные слова (существительные, глаголы, прилагательные, наречия,
+числительные) заменялись нейтральным маркером `CONTENT`; служебные слова,
+пунктуация и частеречные теги сохранялись.
+
+| Условие | Macro-F1 |
+|---|---:|
+| Исходный текст, стилевой набор, ExtraTrees | 0,2483 |
+| Маскированный текст, стилевой набор, ExtraTrees | 0,1129 |
+| Исходный текст, стилевой набор, LogReg | 0,1467 |
+| Маскированный текст, стилевой набор, LogReg | 0,1067 |
+
+![Контроль содержания](figures/topic_control.png){width=68%}
+
+Падение более чем вдвое показывает, что значительная часть качества связана
+с лексическим содержанием. Остаток 0,113 всё ещё в 3,9 раза выше случайного
+уровня: некоторый стилевой сигнал сохраняется, но он слабее тематического.
+
+## 6.4. Матрицы ошибок
+
+Строки матрицы — истинный персонаж, столбцы — предсказание модели, диагональ
+— правильные ответы, вне диагонали — ошибки. Полная матрица 34×34 на доске
+нечитаема; поэтому в основном тексте показаны 12 самых частых персонажей и
+столбец «прочие», а также 18 самых частых пар ошибок.
+
+![Матрица ошибок: 12 персонажей](figures/confusion_top12.png){width=92%}
+
+![Самые частые пары ошибок](figures/confusion_pairs.png){width=92%}
+
+Основные пары ошибок (за три повтора): Sebastian → Abigail (65),
+Sebastian → Alex (61), Abigail → Sebastian (59), Abigail → Alex (56).
+Крупнейший клубок — молодые персонажи Abigail, Alex, Sebastian, Haley, Sam.
+Многие из них писались в одних и тех же обновлениях и сюжетных контекстах,
+поэтому сходство голосов ожидаемо; это не разные авторы.
+
+## 6.5. Ошибки по персонажам
+
+![F-мера по персонажам](figures/per_class_f1.png){width=92%}
+
+Лучшие результаты по F-мере: Willy, Evelyn, Pierre, Pam, Leo, Vincent.
+Худшие: Kent, Mister Qi, Penny, Abigail, Leah, Jodi. Редкие классы имеют
+широкие интервалы; у Mister Qi всего 15 реплик.
+
+Abigail и Alex являются классами-аттракторами: модель ошибочно относит к ним
+чужие реплики. Abigail получает 10–18% всех предсказаний при истинной доле
+около 6,9%. Простая коррекция априорных вероятностей классов не улучшила
+macro-F1.
+
+![Классы-аттракторы](figures/hub_shares.png){width=88%}
+
+## 6.6. Длина реплики
+
+| Длина | Macro-F1 |
+|---|---:|
+| 0–5 слов | 0,097 |
+| 6–10 | 0,244 |
+| 11–15 | 0,233 |
+| 16–20 | 0,239 |
+| 21–30 | 0,295 |
+| 31+ | 0,271 |
+
+Зависимость немонотонная: максимум приходится на 21–30 слов, после 30 слов
+качество снижается. Гипотеза «чем длиннее, тем лучше» не подтверждается.
+
+## 6.7. Верификация и кластеризация
+
+- Верификация «свой/чужой»: ROC-AUC 0,630–0,633; EER (равная ошибка
+  ложного принятия и ложного отказа) 0,412–0,415; top-1 0,133–0,141.
+  Выше случайного, но практически слабо.
+- Кластеризация: ARI (скорректированный индекс Рэнда) = 0 для k = 3/5/8;
+  NMI (нормированная взаимная информация) 0,14–0,53. Устойчивых кластеров,
+  соответствующих персонажам, нет.
+
+## 6.8. Калибровка и ансамбли
+
+Коррекция априорных вероятностей вида
+\(p'_{ic}\propto p_{ic}\pi_c^{-\alpha}\) проверялась по схеме
+«один повтор — отложенный, остальные — обучающие». Среднее изменение
+macro-F1 составило **−0,0022**: простой пересчёт приоров не помог.
+
+Мягкое голосование трёх моделей (ExtraTrees на полном наборе, ExtraTrees с
+`char_max_features=10000`, логистическая регрессия с lean + content-LSA)
+дало **0,3036 ± 0,0189**. Объединение через мета-классификатор оказалось хуже
+(0,2259 ± 0,0163) из-за переобучения на малом числе объектов.
+
+# 7. Обсуждение
+
+1. **Персонажи статистически различимы, но сигнал умеренный.** 0,304
+   macro-F1 при 34 классах — примерно в 10 раз выше случайного уровня 0,029.
+   Абсолютное значение ограничено короткими репликами, дисбалансом и общими
+   темами.
+
+2. **Основной вклад — лексико-тематический.** Символьные n-граммы и
+   `content`-LSA дают основной прирост; функциональные слова и POS-LSA сами
+   по себе слабы. После маскирования содержательных слов качество падает
+   более чем вдвое.
+
+3. **Наиболее устойчивая одиночная модель — ExtraTrees с
+   `char_max_features=10000`.** Она выбрана в 14 из 15 внешних фолдов
+   вложенной процедуры и даёт 0,2757 ± 0,0219.
+
+4. **Мягкое голосование — лучший наблюдаемый результат**, но состав
+   ансамбля выбирался по предыдущим сериям. Для строгого вывода нужна
+   внешняя валидация.
+
+5. **Ошибки — это коллапс редких классов в классы-аттракторы**, а не
+   доказательство сходства характеров. Abigail, Alex и ещё несколько
+   популярных классов забирают чужие реплики.
+
+6. **Один автор и общие контексты** делают путаницу между персонажами
+   ожидаемой. Это не означает, что автор «не старался»: превышение
+   случайного уровня как раз говорит о намеренно созданных речевых масках.
+
+# 8. Ограничения
+
+- Один корпус, одна игра, один автор; внешняя валидация не проводилась.
+- Единица анализа — реплика, а не текст из 30 предложений; это согласовано,
+  но ограничивает сравнение с документными корпусами.
+- Классы неравномерны; редкие классы имеют широкие интервалы.
+- Ручная фильтрация корпуса невоспроизводима.
+- Нет идентификаторов сцен и диалогов.
+- Выбор признаков и ансамбля частично опирался на предыдущие серии;
+  вложенная проверка снижает, но не устраняет оптимизм.
+- Содержательные слова и тема вносят большой вклад; «чистый стиль» не
+  доказан.
+- Простая коррекция приоров не помогла; калибровка редких классов требует
+  дальнейшей работы.
+
+# 9. Выводы
+
+1. Речевые маски 34 персонажей статистически различимы по отдельным
+   репликам: лучшая модель — 0,304 macro-F1, консервативная оценка — 0,275
+   при случайном уровне 0,029.
+2. Основной сигнал — лексико-тематический: символьные n-граммы и
+   `content`-LSA дают основной прирост; функциональные слова и частеречная
+   LSA сами по себе слабы.
+3. После замены содержательных слов качество падает с 0,248 до 0,113:
+   содержание доминирует, но стилевой сигнал сохраняется.
+4. Главная проблема — редкие классы и классы-аттракторы; мягкое голосование
+   помогает, но не решает её полностью.
+5. Корректная формулировка результата: различимы речевые маски по
+   лексико-тематическому профилю; утверждение о «чистом стиле» требует
+   внешней валидации и тематического контроля.
+
+# 10. Воспроизводимость
+
+## 10.1. Структура проекта
+
+```text
+lab1/
+├── stylometry/          # чтение, признаки, LSA, модели, метрики
+├── scripts/             # проверка окружения, запуск серий, упаковка
+├── tests/               # pytest
+├── configs/             # конфигурация
+├── data/                # корпус и метаданные
+├── report/              # этот отчёт
+├── presentation/        # PPTX/PDF и LaTeX-версия
+├── README.md
+├── RUNBOOK.md
+├── EXPERIMENTS.md
+├── FEATURES.md
+├── METRICS_AND_CLASSIFIERS.md
+├── TUNING.md
+├── FINAL_REPORT.md
+├── FINAL_RESULTS.csv
+├── requirements.txt
+└── requirements-report.txt
+```
+
+Краткая и подробная инструкции к архиву (`START_HERE.md`,
+`ARCHIVE_README.md`) лежат в его корне, рядом с каталогом `lab1`.
+
+## 10.2. Установка и запуск
+
+```bash
+cd lab1
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+python -m pip install -r requirements.txt
+python scripts/download_nltk_data.py
+
+python scripts/check_environment.py
+python -m pytest -q
+
+# аудит и признаки
+python -m stylometry.cli audit
+python -m stylometry.cli features
+
+# основной эксперимент
+python -m stylometry.cli run \
+    --preset stylometry_pos_lsa --model logreg --repeats 5
+
+# полная серия
+bash scripts/run_all_experiments.sh
+
+# дополнительные эксперименты
+python scripts/run_final_experiments.py \
+    --stages nested topic calibration ensemble extra \
+    --out results/final
+
+# пересборка отчёта (pandoc + LibreOffice)
+python scripts/build_report.py
+```
+
+## 10.3. Программное обеспечение
+
+- Python 3.11+;
+- NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn, matplotlib;
+- NLTK (`punkt`, `punkt_tab`, `averaged_perceptron_tagger_eng`, `stopwords`);
+- python-pptx и Pillow — для презентации;
+- pandoc, LibreOffice, python-docx и PyMuPDF — для сборки отчёта;
+- XeLaTeX и Beamer — для LaTeX-версии презентации.
+
+# Приложение A. Полная матрица ошибок
+
+![Полная матрица ошибок 34×34](figures/confusion_full34.png){width=92%}
+
+# Приложение B. Сводная таблица результатов
+
+См. `FINAL_RESULTS.csv` в корне проекта.
+
+# Приложение C. Состав архива
+
+В архив включены код, тесты, конфигурации, корпус, метаданные, документация,
+отчёт, презентация (PPTX и LaTeX), сводные результаты и инструкции запуска.
+Виртуальное окружение, кэш NLTK и промежуточные матрицы признаков в архив не
+включены: они восстанавливаются скриптами.
+
+# Приложение D. Источники и программные средства
+
+1. Burrows, J. F. «Delta»: a Measure of Stylistic Difference and a Guide to
+   Likely Authorship // Literary and Linguistic Computing. 2002. Vol. 17,
+   no. 3. P. 267–287.
+2. Eder, M., Rybicki, J., Kestemont, M. Stylometry with R: A Package for
+   Computational Text Analysis // The R Journal. 2016. Vol. 8, no. 1.
+   P. 107–121.
+3. Mosteller, F., Wallace, D. L. Inference and Disputed Authorship:
+   The Federalist. Reading, MA: Addison-Wesley, 1964.
+4. Stamatatos, E. A Survey of Modern Authorship Attribution Methods // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2009. Vol. 60, no. 3. P. 538–556.
+5. Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python //
+   Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830.
+6. Bird, S., Klein, E., Loper, E. Natural Language Processing with Python.
+   Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2009.
+7. ConcernedApe. Stardew Valley. Video game. 2016.
+
diff --git a/lab1/report/REPORT.pdf b/lab1/report/REPORT.pdf
new file mode 100644
index 0000000..d2da49c
Binary files /dev/null and b/lab1/report/REPORT.pdf differ
diff --git a/lab1/report/figures/characters.png b/lab1/report/figures/characters.png
new file mode 100644
index 0000000..977724a
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/characters.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/confusion_full34.png b/lab1/report/figures/confusion_full34.png
new file mode 100644
index 0000000..14fc794
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/confusion_full34.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/confusion_pairs.png b/lab1/report/figures/confusion_pairs.png
new file mode 100644
index 0000000..d280e6c
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/confusion_pairs.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/confusion_top12.png b/lab1/report/figures/confusion_top12.png
new file mode 100644
index 0000000..434c13c
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/confusion_top12.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/feature_progression.png b/lab1/report/figures/feature_progression.png
new file mode 100644
index 0000000..8aa2379
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/feature_progression.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/hub_shares.png b/lab1/report/figures/hub_shares.png
new file mode 100644
index 0000000..be3674a
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/hub_shares.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/median.png b/lab1/report/figures/median.png
new file mode 100644
index 0000000..a3b3dd6
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/median.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/model_comparison.png b/lab1/report/figures/model_comparison.png
new file mode 100644
index 0000000..10221ef
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/model_comparison.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/per_class_f1.png b/lab1/report/figures/per_class_f1.png
new file mode 100644
index 0000000..4a9baba
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/per_class_f1.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/replics-count.png b/lab1/report/figures/replics-count.png
new file mode 100644
index 0000000..4beab8b
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/replics-count.png differ
diff --git a/lab1/report/figures/topic_control.png b/lab1/report/figures/topic_control.png
new file mode 100644
index 0000000..fae002d
Binary files /dev/null and b/lab1/report/figures/topic_control.png differ
diff --git a/lab1/requirements-report.txt b/lab1/requirements-report.txt
new file mode 100644
index 0000000..f97f38b
--- /dev/null
+++ b/lab1/requirements-report.txt
@@ -0,0 +1,5 @@
+# Дополнительные зависимости для пересборки отчёта.
+# Основные зависимости проекта — в requirements.txt.
+python-docx>=1.1,<2
+PyMuPDF>=1.24,<2
+Pillow>=10,<13
diff --git a/lab1/scripts/build_report.py b/lab1/scripts/build_report.py
new file mode 100644
index 0000000..31ec696
--- /dev/null
+++ b/lab1/scripts/build_report.py
@@ -0,0 +1,570 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Сборка отчёта: Markdown -> DOCX -> PDF.
+
+Скрипт рассчитан на запуск из каталога lab1:
+
+    python scripts/build_report.py
+
+Требуются pandoc, python-docx и libreoffice. PDF собирается через
+LibreOffice, чтобы не зависеть от LaTeX-шаблона и корректно передать
+кириллицу, таблицы и рисунки.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import shutil
+import subprocess
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import docx
+from docx.enum.section import WD_SECTION
+from docx.enum.table import WD_TABLE_ALIGNMENT
+from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH, WD_BREAK, WD_LINE_SPACING
+from docx.oxml import OxmlElement
+from docx.oxml.ns import qn
+from docx.shared import Cm, Pt, RGBColor
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+REPORT_MD = ROOT / "report" / "REPORT.md"
+BUILD = ROOT / "report" / "build"
+DOCX_OUT = ROOT / "report" / "REPORT.docx"
+PDF_OUT = ROOT / "report" / "REPORT.pdf"
+
+BODY_FONT = "Times New Roman"
+HEAD_FONT = "Times New Roman"
+MONO_FONT = "Liberation Mono"
+INK = RGBColor(0x1A, 0x1A, 0x1A)
+MUTED = RGBColor(0x55, 0x55, 0x55)
+ACCENT = RGBColor(0x5B, 0x3A, 0x1E)
+
+TABLE_WIDTHS = [
+    (2.8, 13.8),
+    (11.6, 5.0),
+    (4.6, 12.0),
+    (3.4, 13.2),
+    (5.6, 11.0),
+    (7.6, 3.4, 3.4, 2.2),
+    (9.6, 7.0),
+    (10.0, 6.6),
+    (11.6, 5.0),
+]
+
+TABLE_CAPTIONS = [
+    "Гипотезы исследования и способ их проверки",
+    "Характеристики корпуса",
+    "Группы ручных стилометрических признаков",
+    "Варианты латентно-семантического анализа",
+    "Метрики качества и их назначение",
+    "Сравнение конфигураций классификаторов",
+    "Вклад групп признаков",
+    "Контроль содержания: исходный и маскированный текст",
+    "Качество классификации по длине реплики",
+]
+
+
+def run(cmd: list[str], cwd: Path | None = None) -> None:
+    print("+", " ".join(cmd))
+    subprocess.run(cmd, cwd=cwd, check=True)
+
+
+def set_run_font(run, name: str, size: float | None = None, bold: bool | None = None,
+                 italic: bool | None = None, color: RGBColor | None = None) -> None:
+    run.font.name = name
+    run._element.rPr.rFonts.set(qn("w:eastAsia"), name)
+    if size is not None:
+        run.font.size = Pt(size)
+    if bold is not None:
+        run.bold = bold
+    if italic is not None:
+        run.italic = italic
+    if color is not None:
+        run.font.color.rgb = color
+
+
+def set_style_font(style, name: str, size: float, bold: bool = False,
+                   color: RGBColor = INK, italic: bool | None = None) -> None:
+    style.font.name = name
+    style.font.size = Pt(size)
+    style.font.bold = bold
+    style.font.color.rgb = color
+    if italic is not None:
+        style.font.italic = italic
+    rpr = style.element.get_or_add_rPr()
+    rfonts = rpr.find(qn("w:rFonts"))
+    if rfonts is None:
+        rfonts = OxmlElement("w:rFonts")
+        rpr.append(rfonts)
+    for attr in ("w:ascii", "w:hAnsi", "w:eastAsia", "w:cs"):
+        rfonts.set(qn(attr), name)
+
+
+def set_paragraph_spacing(style, before: float = 0, after: float = 0,
+                          line: float = 1.5) -> None:
+    pf = style.paragraph_format
+    pf.space_before = Pt(before)
+    pf.space_after = Pt(after)
+    pf.line_spacing = line
+
+
+def shade(cell, fill: str) -> None:
+    tc_pr = cell._tc.get_or_add_tcPr()
+    shd = OxmlElement("w:shd")
+    shd.set(qn("w:val"), "clear")
+    shd.set(qn("w:color"), "auto")
+    shd.set(qn("w:fill"), fill)
+    tc_pr.append(shd)
+
+
+def set_cell_margins(table, top=60, bottom=60, left=90, right=90) -> None:
+    tbl_pr = table._tbl.tblPr
+    mar = OxmlElement("w:tblCellMar")
+    for edge, value in (("top", top), ("left", left), ("bottom", bottom), ("right", right)):
+        el = OxmlElement(f"w:{edge}")
+        el.set(qn("w:w"), str(value))
+        el.set(qn("w:type"), "dxa")
+        mar.append(el)
+    tbl_pr.append(mar)
+
+
+def set_repeat_header(row) -> None:
+    tr_pr = row._tr.get_or_add_trPr()
+    el = OxmlElement("w:tblHeader")
+    el.set(qn("w:val"), "true")
+    tr_pr.append(el)
+    cant_split = OxmlElement("w:cantSplit")
+    cant_split.set(qn("w:val"), "true")
+    tr_pr.append(cant_split)
+
+
+def set_table_borders(table, color: str = "B8A88F", size: int = 4) -> None:
+    tbl_pr = table._tbl.tblPr
+    borders = OxmlElement("w:tblBorders")
+    for edge in ("top", "left", "bottom", "right", "insideH", "insideV"):
+        el = OxmlElement(f"w:{edge}")
+        el.set(qn("w:val"), "single")
+        el.set(qn("w:sz"), str(size))
+        el.set(qn("w:space"), "0")
+        el.set(qn("w:color"), color)
+        borders.append(el)
+    tbl_pr.append(borders)
+
+
+def add_page_field(paragraph, total: bool = False) -> None:
+    run = paragraph.add_run()
+    fld_char_begin = OxmlElement("w:fldChar")
+    fld_char_begin.set(qn("w:fldCharType"), "begin")
+    instr_text = OxmlElement("w:instrText")
+    instr_text.set(qn("xml:space"), "preserve")
+    instr_text.text = "NUMPAGES" if total else "PAGE"
+    fld_char_end = OxmlElement("w:fldChar")
+    fld_char_end.set(qn("w:fldCharType"), "end")
+    run._r.append(fld_char_begin)
+    run._r.append(instr_text)
+    run._r.append(fld_char_end)
+
+
+def add_bottom_border(paragraph, color: str = "5B3A1E", size: int = 6) -> None:
+    p_pr = paragraph._p.get_or_add_pPr()
+    borders = OxmlElement("w:pBdr")
+    bottom = OxmlElement("w:bottom")
+    bottom.set(qn("w:val"), "single")
+    bottom.set(qn("w:sz"), str(size))
+    bottom.set(qn("w:space"), "4")
+    bottom.set(qn("w:color"), color)
+    borders.append(bottom)
+    p_pr.append(borders)
+
+
+def add_left_border(paragraph, color: str = "B8A88F", size: int = 18) -> None:
+    p_pr = paragraph._p.get_or_add_pPr()
+    borders = OxmlElement("w:pBdr")
+    left = OxmlElement("w:left")
+    left.set(qn("w:val"), "single")
+    left.set(qn("w:sz"), str(size))
+    left.set(qn("w:space"), "8")
+    left.set(qn("w:color"), color)
+    borders.append(left)
+    p_pr.append(borders)
+
+
+def add_page_break(paragraph) -> None:
+    run = paragraph.add_run()
+    run.add_break(WD_BREAK.PAGE)
+
+
+def style_document(doc) -> None:
+    section = doc.sections[0]
+    section.page_width = Cm(21.0)
+    section.page_height = Cm(29.7)
+    section.left_margin = Cm(2.6)
+    section.right_margin = Cm(1.8)
+    section.top_margin = Cm(2.0)
+    section.bottom_margin = Cm(2.0)
+    section.header_distance = Cm(1.0)
+    section.footer_distance = Cm(1.0)
+
+    styles = doc.styles
+
+    normal = styles["Normal"]
+    set_style_font(normal, BODY_FONT, 12)
+    normal.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.JUSTIFY
+    normal.paragraph_format.first_line_indent = Cm(1.25)
+    normal.paragraph_format.line_spacing = 1.5
+    normal.paragraph_format.space_before = Pt(0)
+    normal.paragraph_format.space_after = Pt(0)
+
+    for name in ("Body Text", "First Paragraph"):
+        st = styles[name]
+        set_style_font(st, BODY_FONT, 12)
+        st.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.JUSTIFY
+        st.paragraph_format.first_line_indent = Cm(1.25)
+        st.paragraph_format.line_spacing = 1.5
+        st.paragraph_format.space_before = Pt(0)
+        st.paragraph_format.space_after = Pt(6)
+
+    styles["First Paragraph"].paragraph_format.space_before = Pt(0)
+
+    title = styles["Title"]
+    set_style_font(title, HEAD_FONT, 24, bold=True, color=ACCENT)
+    title.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+    title.paragraph_format.space_before = Pt(150)
+    title.paragraph_format.space_after = Pt(12)
+    title.paragraph_format.line_spacing = 1.1
+
+    subtitle = styles["Subtitle"]
+    set_style_font(subtitle, HEAD_FONT, 15, bold=False, color=INK)
+    subtitle.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+    subtitle.paragraph_format.space_before = Pt(0)
+    subtitle.paragraph_format.space_after = Pt(28)
+    subtitle.paragraph_format.line_spacing = 1.2
+
+    author = styles["Author"]
+    set_style_font(author, BODY_FONT, 13, color=INK)
+    author.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+    author.paragraph_format.space_before = Pt(0)
+    author.paragraph_format.space_after = Pt(6)
+
+    date = styles["Date"]
+    set_style_font(date, BODY_FONT, 13, color=MUTED)
+    date.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+    date.paragraph_format.space_before = Pt(0)
+    date.paragraph_format.space_after = Pt(0)
+
+    for name, size, before, after in (
+        ("Heading 1", 17, 0, 10),
+        ("Heading 2", 14, 14, 6),
+        ("Heading 3", 12.5, 12, 4),
+    ):
+        st = styles[name]
+        set_style_font(st, HEAD_FONT, size, bold=True, color=INK)
+        st.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
+        st.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+        st.paragraph_format.space_before = Pt(before)
+        st.paragraph_format.space_after = Pt(after)
+        st.paragraph_format.line_spacing = 1.15
+        st.paragraph_format.keep_with_next = True
+
+    styles["Heading 1"].paragraph_format.page_break_before = False
+    styles["Heading 1"].paragraph_format.space_before = Pt(20)
+
+    block = styles["Block Text"]
+    set_style_font(block, BODY_FONT, 11.5, italic=False)
+    block.paragraph_format.left_indent = Cm(1.0)
+    block.paragraph_format.right_indent = Cm(0.5)
+    block.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+    block.paragraph_format.line_spacing = 1.3
+    block.paragraph_format.space_before = Pt(6)
+    block.paragraph_format.space_after = Pt(8)
+    block.paragraph_format.keep_together = True
+
+    source = styles["Source Code"]
+    set_style_font(source, MONO_FONT, 9)
+    source.paragraph_format.left_indent = Cm(0.6)
+    source.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+    source.paragraph_format.line_spacing = 1.0
+    source.paragraph_format.space_before = Pt(4)
+    source.paragraph_format.space_after = Pt(4)
+    source.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
+    source.paragraph_format.keep_together = True
+
+    try:
+        verbatim = styles["Verbatim Char"]
+        set_style_font(verbatim, MONO_FONT, 9.5)
+    except KeyError:
+        pass
+
+    for name in ("Image Caption", "Caption"):
+        st = styles[name]
+        set_style_font(st, BODY_FONT, 10, italic=True, color=MUTED)
+        st.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+        st.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+        st.paragraph_format.line_spacing = 1.15
+        st.paragraph_format.space_before = Pt(4)
+        st.paragraph_format.space_after = Pt(12)
+
+    for name in ("Table Caption",):
+        st = styles[name]
+        set_style_font(st, BODY_FONT, 10, italic=False, color=INK)
+        st.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+        st.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+        st.paragraph_format.line_spacing = 1.15
+        st.paragraph_format.space_before = Pt(4)
+        st.paragraph_format.space_after = Pt(12)
+
+        st.paragraph_format.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
+        st.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+        st.paragraph_format.line_spacing = 1.15
+        st.paragraph_format.space_before = Pt(10)
+        st.paragraph_format.space_after = Pt(4)
+        st.paragraph_format.keep_with_next = True
+
+
+def add_header_footer(doc) -> None:
+    section = doc.sections[0]
+
+    header = section.header
+    header.is_linked_to_previous = False
+    hp = header.paragraphs[0]
+    hp.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.RIGHT
+    hp.paragraph_format.space_after = Pt(0)
+    run = hp.add_run("Стилометрия реплик Stardew Valley · отчёт по лабораторной работе №1")
+    set_run_font(run, BODY_FONT, 8.5, color=MUTED)
+    add_bottom_border(hp, color="D8CBB8", size=4)
+
+    footer = section.footer
+    footer.is_linked_to_previous = False
+    fp = footer.paragraphs[0]
+    fp.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+    fp.paragraph_format.space_before = Pt(0)
+    fp.paragraph_format.space_after = Pt(0)
+    run = fp.add_run("Стр. ")
+    set_run_font(run, BODY_FONT, 9, color=MUTED)
+    add_page_field(fp)
+    for r in fp.runs:
+        set_run_font(r, BODY_FONT, 9, color=MUTED)
+    run = fp.add_run(" из ")
+    set_run_font(run, BODY_FONT, 9, color=MUTED)
+    add_page_field(fp, total=True)
+    for r in fp.runs:
+        set_run_font(r, BODY_FONT, 9, color=MUTED)
+
+
+def add_title_page_notes(doc) -> None:
+    """Добавляет подпись направления под титульным блоком и разрыв страницы."""
+    date_para = None
+    for p in doc.paragraphs:
+        if p.style.name == "Date":
+            date_para = p
+            break
+    if date_para is None:
+        return
+    anchor = date_para
+    note = anchor.insert_paragraph_before()
+    note.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
+    note.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+    note.paragraph_format.space_before = Pt(18)
+    run = note.add_run("Направление: автоматический анализ текстов\n")
+    set_run_font(run, BODY_FONT, 11, color=MUTED)
+    run = note.add_run("Корпус: Stardew Valley · 2005 реплик · 34 персонажа")
+    set_run_font(run, BODY_FONT, 11, color=MUTED)
+
+    spacer = doc.add_paragraph()
+    spacer.paragraph_format.space_after = Pt(0)
+    add_page_break(spacer)
+    date_para._p.addnext(spacer._p)
+
+
+def number_figures(doc) -> None:
+    n = 0
+    for p in doc.paragraphs:
+        if p.style.name == "Image Caption" and p.text.strip():
+            n += 1
+            p.text = f"Рисунок {n}. {p.text.strip()}"
+            for run in p.runs:
+                set_run_font(run, BODY_FONT, 10, italic=True, color=MUTED)
+
+
+def add_table_captions(doc) -> None:
+    for idx, table in enumerate(doc.tables):
+        if idx >= len(TABLE_CAPTIONS):
+            break
+        para = doc.add_paragraph(style="Table Caption")
+        table._tbl.addprevious(para._p)
+        run = para.add_run(f"Таблица {idx + 1}. {TABLE_CAPTIONS[idx]}")
+        set_run_font(run, BODY_FONT, 10, bold=True, color=INK)
+        para.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+        para.paragraph_format.space_before = Pt(10)
+        para.paragraph_format.space_after = Pt(4)
+        para.paragraph_format.keep_with_next = True
+
+
+def set_column_widths(table, widths_cm: tuple[float, ...]) -> None:
+    table.autofit = False
+    tbl_pr = table._tbl.tblPr
+    layout = OxmlElement("w:tblLayout")
+    layout.set(qn("w:type"), "fixed")
+    tbl_pr.append(layout)
+    grid = table._tbl.tblGrid
+    for idx, width in enumerate(widths_cm):
+        if idx < len(grid.gridCol_lst):
+            grid.gridCol_lst[idx].set(qn("w:w"), str(int(Cm(width).twips)))
+    for row in table.rows:
+        for idx, width in enumerate(widths_cm):
+            if idx < len(row.cells):
+                row.cells[idx].width = Cm(width)
+
+
+def style_tables(doc) -> None:
+    for t_idx, table in enumerate(doc.tables):
+        table.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
+        table.autofit = True
+        set_table_borders(table)
+        set_cell_margins(table)
+        for r_idx, row in enumerate(table.rows):
+            if r_idx == 0:
+                set_repeat_header(row)
+            else:
+                tr_pr = row._tr.get_or_add_trPr()
+                cant_split = OxmlElement("w:cantSplit")
+                cant_split.set(qn("w:val"), "true")
+                tr_pr.append(cant_split)
+            for cell in row.cells:
+                for p in cell.paragraphs:
+                    p.paragraph_format.first_line_indent = Cm(0)
+                    p.paragraph_format.space_before = Pt(1)
+                    p.paragraph_format.space_after = Pt(1)
+                    p.paragraph_format.line_spacing = 1.0
+                    if r_idx < len(table.rows) - 1:
+                        p.paragraph_format.keep_with_next = True
+                    for run in p.runs:
+                        set_run_font(
+                            run, BODY_FONT, 9.5 if len(table.columns) >= 5 else 10,
+                            bold=(r_idx == 0),
+                        )
+                if r_idx == 0:
+                    shade(cell, "F1E8D8")
+        # Ширина таблицы по ширине полей.
+        tbl_pr = table._tbl.tblPr
+        tbl_w = OxmlElement("w:tblW")
+        tbl_w.set(qn("w:type"), "pct")
+        tbl_w.set(qn("w:w"), "100%")
+        tbl_pr.append(tbl_w)
+        if t_idx < len(TABLE_WIDTHS) and len(TABLE_WIDTHS[t_idx]) == len(table.columns):
+            set_column_widths(table, TABLE_WIDTHS[t_idx])
+        # Небольшой отступ между таблицей и следующим абзацем.
+        spacer = doc.add_paragraph()
+        spacer.paragraph_format.space_before = Pt(0)
+        spacer.paragraph_format.space_after = Pt(0)
+        spacer.paragraph_format.line_spacing = 1.0
+        sr = spacer.add_run("")
+        sr.font.size = Pt(4)
+        table._tbl.addnext(spacer._p)
+
+
+def style_blockquotes(doc) -> None:
+    for p in doc.paragraphs:
+        if p.style.name == "Block Text":
+            add_left_border(p)
+
+
+def add_math_font_note(doc) -> None:
+    """OMML-формулы наследуют Cambria Math; явно задаём её для совместимости."""
+    for r in doc.element.body.iter(qn("m:r")):
+        rpr = r.find(qn("w:rPr"))
+        if rpr is None:
+            rpr = OxmlElement("w:rPr")
+            r.insert(0, rpr)
+        rfonts = rpr.find(qn("w:rFonts"))
+        if rfonts is None:
+            rfonts = OxmlElement("w:rFonts")
+            rpr.append(rfonts)
+        rfonts.set(qn("w:ascii"), "Cambria Math")
+        rfonts.set(qn("w:hAnsi"), "Cambria Math")
+
+
+def build_docx() -> None:
+    BUILD.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    raw = BUILD / "REPORT_raw.docx"
+    run([
+        "pandoc", str(REPORT_MD),
+        "-f", "markdown+tex_math_dollars+tex_math_single_backslash+raw_tex",
+        "-t", "docx",
+        "-o", str(raw),
+        f"--resource-path={REPORT_MD.parent}",
+    ])
+    doc = docx.Document(raw)
+    style_document(doc)
+    section = doc.sections[0]
+    section.different_first_page_header_footer = True
+    add_header_footer(doc)
+    # Титульный лист без колонтитулов.
+    for part in (section.first_page_header, section.first_page_footer):
+        part.is_linked_to_previous = False
+        for paragraph in part.paragraphs:
+            paragraph.text = ""
+    add_title_page_notes(doc)
+    number_figures(doc)
+    add_table_captions(doc)
+    style_tables(doc)
+    style_blockquotes(doc)
+    add_math_font_note(doc)
+    doc.core_properties.title = "Отчёт по лабораторной работе №1"
+    doc.core_properties.subject = "Классификация текстов на основе стилометрических характеристик"
+    doc.core_properties.author = "А. А. Аладьина, В. Н. Копнин, М. В. Савостиков"
+    doc.core_properties.language = "ru-RU"
+    doc.save(DOCX_OUT)
+    print(f"DOCX: {DOCX_OUT}")
+
+
+def build_pdf() -> None:
+    if shutil.which("libreoffice") is None:
+        raise SystemExit("libreoffice не найден: PDF не собран")
+    run([
+        "libreoffice", "--headless", "--convert-to", "pdf",
+        "--outdir", str(PDF_OUT.parent), str(DOCX_OUT),
+    ])
+    produced = PDF_OUT.parent / (DOCX_OUT.stem + ".pdf")
+    if produced != PDF_OUT and produced.exists():
+        produced.replace(PDF_OUT)
+    print(f"PDF: {PDF_OUT}")
+
+
+def check_pdf() -> None:
+    try:
+        import fitz  # PyMuPDF
+    except ImportError:
+        print("PyMuPDF не установлен: пропускаю проверку PDF")
+        return
+    doc = fitz.open(PDF_OUT)
+    print(f"PDF страниц: {doc.page_count}")
+    text = "\n".join(page.get_text() for page in doc)
+    required = [
+        "Аннотация", "Постановка задачи", "Корпус", "Стилометрические признаки",
+        "Классификаторы", "Схема верификации", "Результаты", "Обсуждение",
+        "Ограничения", "Выводы", "Воспроизводимость",
+    ]
+    missing = [item for item in required if item.lower() not in text.lower()]
+    if missing:
+        print("Не найдены разделы:", ", ".join(missing))
+        raise SystemExit(1)
+    print("Все основные разделы найдены в PDF")
+
+
+def main() -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("--skip-pdf", action="store_true", help="только DOCX")
+    args = parser.parse_args()
+
+    if not REPORT_MD.exists():
+        raise SystemExit(f"нет файла {REPORT_MD}")
+    build_docx()
+    if not args.skip_pdf:
+        build_pdf()
+        check_pdf()
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())
diff --git a/lab1/scripts/package_submission.py b/lab1/scripts/package_submission.py
new file mode 100644
index 0000000..9da99b2
--- /dev/null
+++ b/lab1/scripts/package_submission.py
@@ -0,0 +1,208 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Собирает итоговый ZIP-архив лабораторной работы.
+
+Запуск из каталога lab1:
+
+    python scripts/package_submission.py
+
+Скрипт копирует только нужные файлы во временный каталог, формирует
+MANIFEST.txt и CHECKSUMS.sha256, затем упаковывает всё в
+dist/nlp_lab1_submission_YYYYMMDD.zip. Рядом кладётся .sha256 самого архива.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import hashlib
+import os
+import shutil
+import zipfile
+from datetime import date
+from pathlib import Path
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+DIST = ROOT / "dist"
+DEFAULT_NAME = f"nlp_lab1_submission_{date.today():%Y%m%d}"
+
+EXCLUDE_PREFIXES = (
+    "data/processed/",
+    "features/",
+    "results/",
+    "nltk_data/",
+    ".venv/",
+    ".git/",
+    "presentation/preview/",
+    "report/build/",
+    ".pytest_cache/",
+    "dist/",
+    "exports/nlp_lab1_results_",
+    "exports/nlp_lab1_final_results_20261026_120000.tar.gz.sha256",
+)
+
+EXCLUDE_NAMES = {
+    "stardew_stylometry.bak",
+    "START_HERE.md",
+    "ARCHIVE_README.md",
+}
+
+LATEX_AUX_SUFFIXES = {".aux", ".log", ".nav", ".out", ".snm", ".toc"}
+
+KEY_FILES = [
+    "lab1/report/REPORT.pdf",
+    "lab1/report/REPORT.docx",
+    "lab1/report/REPORT.md",
+    "lab1/presentation/stardew_stylometry.pdf",
+    "lab1/presentation/stardew_stylometry.pptx",
+    "lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.pdf",
+    "lab1/presentation/latex/stardew_stylometry.tex",
+    "lab1/FINAL_RESULTS.csv",
+    "lab1/data/dialogues.csv",
+    "lab1/exports/nlp_lab1_final_results_20261026_120000.tar.gz",
+]
+
+
+def sha256(path: Path) -> str:
+    h = hashlib.sha256()
+    with path.open("rb") as fh:
+        for chunk in iter(lambda: fh.read(1024 * 1024), b""):
+            h.update(chunk)
+    return h.hexdigest()
+
+
+def should_copy(rel: Path) -> bool:
+    posix = rel.as_posix()
+    if rel.name in EXCLUDE_NAMES:
+        return False
+    if "__pycache__" in rel.parts or rel.suffix == ".pyc":
+        return False
+    if rel.suffix in LATEX_AUX_SUFFIXES:
+        return False
+    if any(posix == prefix.rstrip("/") or posix.startswith(prefix)
+           for prefix in EXCLUDE_PREFIXES):
+        return False
+    return True
+
+
+def copy_tree(stage: Path) -> int:
+    target_root = stage / "lab1"
+    count = 0
+    for path in sorted(ROOT.rglob("*")):
+        if not path.is_file():
+            continue
+        rel = path.relative_to(ROOT)
+        if not should_copy(rel):
+            continue
+        dst = target_root / rel
+        dst.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        shutil.copy2(path, dst)
+        count += 1
+    return count
+
+
+def write_manifest(stage: Path) -> int:
+    files = sorted(p for p in stage.rglob("*") if p.is_file())
+    lines = [
+        "Архив: " + stage.name,
+        f"Файлов в манифесте: {len(files)} (сам MANIFEST.txt не включён)",
+        "",
+        f"{'SHA-256':64}  {'Размер':>12}  Путь",
+        "-" * 100,
+    ]
+    total = 0
+    for path in files:
+        size = path.stat().st_size
+        total += size
+        rel = path.relative_to(stage).as_posix()
+        lines.append(f"{sha256(path)}  {size:>12}  {rel}")
+    lines.append("-" * 100)
+    lines.append(f"Итого байт: {total}")
+    (stage / "MANIFEST.txt").write_text("\n".join(lines) + "\n", encoding="utf-8")
+    return len(files)
+
+
+def write_checksums(stage: Path) -> None:
+    lines = []
+    for rel_name in KEY_FILES:
+        path = stage / rel_name
+        if path.exists():
+            lines.append(f"{sha256(path)}  {rel_name}")
+        else:
+            print(f"ВНИМАНИЕ: нет ключевого файла {rel_name}")
+    (stage / "CHECKSUMS.sha256").write_text("\n".join(lines) + "\n", encoding="utf-8")
+
+
+def zip_stage(stage: Path, archive: Path) -> None:
+    archive.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    with zipfile.ZipFile(archive, "w", compression=zipfile.ZIP_DEFLATED,
+                         compresslevel=6) as zf:
+        for path in sorted(stage.rglob("*")):
+            if not path.is_file():
+                continue
+            rel = path.relative_to(stage).as_posix()
+            arcname = f"{stage.name}/{rel}"
+            info = zipfile.ZipInfo.from_file(path, arcname)
+            info.compress_type = zipfile.ZIP_DEFLATED
+            with path.open("rb") as src, zf.open(info, "w") as dst:
+                shutil.copyfileobj(src, dst)
+
+
+def human(n: int) -> str:
+    for unit in ("Б", "КБ", "МБ", "ГБ"):
+        if n < 1024 or unit == "ГБ":
+            return f"{n:.1f} {unit}" if unit != "Б" else f"{n} {unit}"
+        n /= 1024
+    return f"{n} Б"
+
+
+def main() -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("--name", default=DEFAULT_NAME, help="имя каталога и ZIP")
+    parser.add_argument("--keep-stage", action="store_true",
+                        help="не удалять промежуточный каталог dist/stage")
+    args = parser.parse_args()
+
+    name = args.name
+    stage = DIST / "stage" / name
+    if stage.exists():
+        shutil.rmtree(stage)
+    stage.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    print(f"1/4. Копирование файлов в {stage} ...")
+    copied = copy_tree(stage)
+    shutil.copy2(ROOT / "START_HERE.md", stage / "START_HERE.md")
+    shutil.copy2(ROOT / "ARCHIVE_README.md", stage / "ARCHIVE_README.md")
+
+    print("2/4. Формирование CHECKSUMS.sha256 ...")
+    write_checksums(stage)
+
+    print("3/4. Формирование MANIFEST.txt ...")
+    total = write_manifest(stage)
+
+    archive = DIST / f"{name}.zip"
+    print(f"4/4. Упаковка {archive} ...")
+    zip_stage(stage, archive)
+
+    digest = sha256(archive)
+    (DIST / f"{name}.zip.sha256").write_text(
+        f"{digest}  {archive.name}\n", encoding="utf-8"
+    )
+
+    print()
+    print(f"Файлов в lab1: {copied}")
+    print(f"Всего файлов в архиве: {total + 1}")
+    print(f"Размер ZIP: {human(archive.stat().st_size)}")
+    print(f"SHA-256 ZIP: {digest}")
+    print(f"Архив: {archive}")
+    print(f"Контрольная сумма: {archive}.sha256")
+
+    if not args.keep_stage:
+        shutil.rmtree(stage, ignore_errors=True)
+        try:
+            (DIST / "stage").rmdir()
+        except OSError:
+            pass
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())