Pelevin vs Sorokin：样式测量比较的经验

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注解: 本研究涉及定量语言学。 考虑了一种新的定量方法在研究作者文学文本风格方面的应用。 该方法基于对文本中数字统计的计算机分析。 在重要的词类中，数字的性质是最容易量化的。 关于由自由想象产生的文学文本，很自然地假设数字的使用与作者的心理特征相关联，这些心理特征影响了创造力的结果。 因此，使用数字的方式是作者的特征，它允许解决文本的作者身份问题，研究流派和风格特征。 数字统计分析的结果相对于将文本翻译成另一种语言是不变的。 这使得在某一特定语言的原始文本不可用的情况下,可以使用其可用的翻译,以及对以几种语言工作的作者的文本进行定量比较。 我们的分析考虑了定量和序数，用数字和口头表达不同的词形。 计算机程序自动从随机包含数字的文本中删除短语单位和稳定的组合。 以前，文本被手动清除与作者艺术意图无关的数字（分页，章节编号等）。). 第一次对V.O.Pelevin和V.G.Sorokin的作品进行了正式的定量文体分析，在传统描述性语言方法的框架内，他们发现了很多共同点。 为了验证方法，四个假作者的文本也被纳入考虑范围。 发现Pelevin和Sorokin的文本在使用数字方面存在显着差异。 对获得的文本中数字出现的数据进行了分层聚类，根据作者身份正确地划分了文本。 由于聚类分析的结果可以显着依赖于度量和聚类方法的选择，并且不可能严格证明它们的选择，因此已经尝试了度量和聚类方法的各种合理组合。 事实证明，树突只有轻微的变化。 因此，聚类结果证明是相当稳定的。 所提出的定量语言学新方法基于对（作者）文学文本中数字出现的分析，能够成功地解决文体学的问题，特别是与文本的归属有关的问题。

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