数据挖掘文学作品 帮助人类演化

根据刚刚出版的新书《宏观分析:数字方法与文学史》,乔克斯(Matthew L. Jockers)利用数据挖据技术分析了3592部1780年至1900年出版的作品,得出了一些有趣的结论。他发现,在写作风格和主题方面,《傲慢与偏见》的作者简·奥斯汀和《劫后英雄传》的作者斯科特爵士(Sir Walter Scott)对其他作家产生的影响最大。乔克斯把数千本小说聚集在一起,对它们进行了统计句法分析,该研究获得的其他一些发现也很引人注目,比如,奥斯汀的作品在风格和主题方面比较统一,而乔治·艾略特(George Eliot,女作家Mary Anne的笔名)的作品有更加多变的风格和主题,模式更接近于男性作家。乔克斯说,以类似的标准来看,斯托(Harriet Beecher Stowe)领先于她的时代20年。借助于图书的数字化,大数据挖掘技术最近几年正广泛应用于人文科学领域,帮助探索人类思想的演化

文章来自:solido

感谢支持199IT
我们致力为中国互联网研究和咨询及IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台。

要继续访问我们的网站,只需关闭您的广告拦截器并刷新页面。
滚动到顶部