Стилистические сходства и различия русских межвоенных романов через призму наиболее частотной лексики

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена анализу наиболее частотной лексики в корпусе русской межвоенной прозы. Отправной точкой является стилеметрический анализ при помощи одного из самых апробированных и надежных на сегодняшний день стилеметрических инструментов - Delta Берроуза. С его помощью была осуществлена кластеризация романов межвоенного периода. В рамках настоящей статьи предлагается провести анализ наиболее частотной лексики в этих романах и сопоставить результаты с данными Delta. Особое внимание уделяется грамматическим категориям, изучению признаков, непосредственно выраженных в частотном словоупотреблении. Цель: выявить, что частотность этих признаков может сказать о стилистических особенностях анализируемых текстов, их сходствах и различиях. Для этого вводятся понятия высокого, нейтрального и низкого уровня частотности некоторого слова в определенном тексте. На основании подсчетов обнаруживается, что резко маркированы стили Шмелева и Пильняка, для всех 25 слов уровень частотности совпадает в "Дороге на океан" и "Скутаревском" Леонова. Результаты позволяют зафиксировать конкуренцию предлогов, союзов и местоимений. Ни в одном из рассмотренных текстов нет сочетания одинаково высокой или одинаково низкой доли предлогов в и на. Кроме того, высокая частотность как соотносится с метафорической поэтикой Олеши, пяти более поздних романов Набокова, Федина, Шмелева и Грина; обилие местоимения ты маркирует тексты с большой ролью диалога и неформальным, неофициальным характером этого диалога (Гайдар, Леонов, Платонов). Частотность местоимения она глобально сопряжена со значимой ролью героинь в повествовании, но обнаруживается, что уровень частотности она для "Блистающего мира" существенно выше, чем для "Бегущей по волнам".

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Ф. Н. Двинятин

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: f.dvinyatin@spbu.ru
Санкт-Петербург

Б. В. Ковалев

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: bvkovalev@yandex.ru
Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Андреев В. С. Моделирование индивидуального стиля американских поэтов-романтиков // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2012. No 10. С. 47-52.
  2. Андреев В. С., Павлова Л. В., Романова И. В. Поэтика цвета "cattleya labiata" в лирике Владимира Набокова // Новый филологический вестник. 2021. No 3 (58). С. 214-224.
  3. Артемова О. Г. Языковые ключи к английской литературе от Шекспира до Фаулза. Воронеж: Наука-ЮНИПРЕСС, 2020. 596 с.
  4. Введенский А. М. Частотность предлога "на" в древнерусских текстах // Древняя Русь. Вопросы медиевистики. 2013. No 3 (53). С. 26-27.
  5. Двинятин Ф. Н., Ковалев Б. В. "Сирин не уступает Леонову": метод Delta для стилеметрического анализа русских романов межвоенного периода // Шаги / Steps. Т. 10. No 3. 2024. С. 207-229.
  6. Зевахина Т. С., Филиппова М. М. Об одном маркемологическом исследовании художественных текстов, или Можно ли свести четыре века английской литературы к двум ключевым словам // Вестн. Моск. ун-та. Серия 9. Филология. 2024. No 1. С. 111-124.
  7. Кашкина А. В. Сравнительный маркемный анализ: проблемы и перспективы // Язык, коммуникация и социальная среда: сб. науч. трудов. Воронеж: Воронеж. гос. ун-т; Изд. дом Алейниковых, 2010. Вып. 8. С. 228-235.
  8. Кретов А. А., Катов М. В. Сквозь призму маркем: Н. В. Гоголь в ближайшем контексте русской литературы // Вестник ВГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2009. No 2. С. 12-21.
  9. Кретов А. А., Фаустов А. А. Понятие маркемы и предварительные итоги маркемного анализа русской литературы // ВГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2017. No 4. С. 16-31.
  10. Михеев М. Ю., Эрлих Л. И. Идиостилевой профиль и определение авторства текста по частотам служебных слов // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2018. No 2. С. 25-34.
  11. Национальный корпус русского языка [Электронный ресурс]. URL: https://ruscorpora.ru (дата обращения: 06.12.2024).
  12. Орехов Б. В. Текст и перевод Владимира Набокова через призму стилеметрии // Новый филологический вестник. 2021. No 3 (58). С. 200-213.
  13. Burrows J. Delta: a measure of stylistic difference and a guide to likely authorship // Literary and Linguistic Computing. 2002. No 3 (17). Р. 267-287.
  14. Calvo Tello J. Delta inside Valle-Inclán: stylometric classification of periods and groups of his novels // Romanische Studien. 2019. No 6. P. 151-163.
  15. Eder M. Style-Markers in authorship attribution. A cross-language study of the authorial fingerprint // Studies in Polish Linguistics. 2011. No 6. Р. 99-114.
  16. Eder M., Rybicki J., Kestemont M. Stylometry with R: a package for computational text analysis // R Journal. 2016. No 1 (8). Р. 107-121.
  17. Lutoslawski W. The origin and growth of Plato's logic. London: Longmans, 1897. 548 p.
  18. Michéa R. Mots fréquents et mots disponibles. Un aspect nouveau de la statistique du langage // Les langues modernes. 1953. No 47. P. 338-344.
  19. Mosteller F., Wallace D. L. Inference in an Authorship Problem // Journal of the American Statistical Association. 1963. Vol. 58. No 302. Р. 275-309.
  20. Rybicki J., Eder M. Deeper Delta across genres and languages: do we really need the most frequent words? // Literary and Linguistic Computing. 2011. Vol. 26. No 3. P. 315-321.

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».