Stylistic Similarities and Differences of Russian Interwar Novels Through the Prism of the Most Frequent Words

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The article deals with the analysis of the most frequent words in the corpus of Russian interwar prose. The starting point is a stylistic analysis using one of the most tested and reliable stylistic tools, Burrows's Delta, with the help of which we performed the clustering of the interwar period novels. Within the framework of this article, it is proposed to analyze the most frequent words in these novels and compare the results with the Delta data. Particular attention is paid to grammatical categories, the study of features directly expressed in frequency of word usage. The objective is to identify what the frequency of these features can say about the stylistic features of the analyzed texts; their similarities and differences. For this purpose, we introduced the concepts of high, neutral and low frequency of a word in a certain text. Based on the calculations, it is found that the styles of Shmelev and Pilnyak are sharply marked, for all 25 words the frequency level coincides in Leonov's "Road to the Ocean" and "Skutarevsky". The results also allow us to record the competition of prepositions, conjunctions and pronouns. None of the texts examined has a combination of equally high or equally low proportions of the prepositions "v" and "na". In addition, it is concluded that the high frequency of "kak" correlates with the metaphorical poetics of Olesha, five later novels by Nabokov, Fedin, Shmelev and Green, and that the abundance of the pronoun "ty" marks texts with a large role of dialogue and the informal, unofficial nature of this dialogue (Gaidar, Leonov, Platonov). The frequency of the pronoun "ona" is globally associated with the high role of the heroines in the narrative, but it turns out that the level of frequency for "The Shining World" is significantly higher than for "Running on the Waves".

全文:

受限制的访问

作者简介

F. Dviniatin

Saint Petersburg State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: f.dvinyatin@spbu.ru
Saint Petersburg

B. Kovalev

Saint Petersburg State University

Email: bvkovalev@yandex.ru
Saint Petersburg

参考

  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.

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 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».