纳博科夫最喜欢的词 2024 pdf epub mobi 电子书

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纳博科夫最喜欢的词 2024 pdf epub mobi 电子书著者简介

◎ 作者简介

本·布拉特（Ben Blatt）曾任《石板》《哈佛讽刺家》等杂志撰稿作家，文章散见于《华尔街日报》《波士顿环球报》等媒体。

曾将本书这种有趣的大数据分析、论证方法应用于广泛的艺术题材，包括音乐、影视剧、综艺节目，以及文学创作。

著有《再也回不来，我也不在乎》（I Don ’t Care if We Never Get Back），用大数据分析方法“计算”了他与合著者埃里克·布鲁斯特一起经历的一段疯狂棒球公路之旅——不搭乘飞机，在30天内造访30座棒球场，观赏30场比赛，全程2万英里。

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◎ 译者简介

杜森，苏州人，毕业于上海外贸学院，现居美国，从事大数据的金融建模和分析工作。业余时爱好阅读、写作和翻译。

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发表于2024-12-22

纳博科夫最喜欢的词 2024 pdf epub mobi 电子书

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纳博科夫最喜欢的词电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

谁能帮我们找到《洛丽塔》的作者纳博科夫最喜欢的词？纳博科夫自己，狂热读者书迷，他的传记作者，亦或文学评论家？结果是——统计学家。这可能有点出乎意料，但细想之下又在情理之中。用计算机爬梳一下纳博科夫所有的作品，找出几个“高频词”似乎并非么难事，为何值得专门写...

评分☆☆☆☆☆

如何你是一名画家，你可能想知道莫奈在画画的时候用的是什么颜料和绘画技术；如果你是一个乐队成员，你可能会想知道披头士是如何录制歌曲的。无论在何种情况下，在创作自己的作品之前，都希望对这门技艺的细节有一定的了解。同样，在写作领域，我们也会从喜欢的书籍和景仰的作...

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出版者:低音·北京联合出版公司

作者:[美]本·布拉特

出品人:联合低音

页数:336

译者:杜森

出版时间:2019-4

价格:60.00元

装帧:精装

isbn号码:9787559626912

丛书系列:

图书标签: 写作文学研究文学纳博科夫方法论小说统计本·布拉特

纳博科夫最喜欢的词 2024 pdf epub mobi 电子书图书描述

★★★

继《写作课》之后，用大数据分析文学、探究黄金写作法则的写作指导图书

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◎ 编辑推荐

★ 马尔克斯、海明威、乔伊斯、纳博科夫、马克·吐温、福克纳、简·奥斯汀、斯蒂芬·金……这些伟大作家有怎样的创作偏好？

★ 布克奖、普利策奖作品、《纽约时报》畅销作品有何规律？

★《百年孤独》《老人与海》《尤利西斯》《洛丽塔》《傲慢与偏见》《动物农场》《哈利·波特》《五十度灰》的创作背后有怎样的趣味冷知识？

用大数据分析1500部文学作品，数百名伟大作者，数百万个奇妙单词，探求真相数字与文字的奇妙游戏。用理科生思维观测写作的隐秘模式，探索经典中的隐藏规律，发现难以忘怀的辞藻应用，继而优化自身，提高写作认知。

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◎ 媒体推荐

一本由数字写成的关于文字的书

极具启发性和趣味性的阅读体验……是一部基于数据的文学评论。

——《科克斯书评》

太有趣了！本·布拉特这本书充满魅力，利用数学技巧解答文学风格的问题，梳理了诸如悬念、副词、美国人比英国人“写作嗓门”更大等观点。（没错！我们就是嗓门大！）

——《数学教你不犯错》作者乔丹·埃伦贝格

与其说是文学史研究，不如说是统计学著作。这本书只用了点儿纸和笔，便揭开了困扰世人几个世纪的《联邦党人文集》谜案。本·布拉特以专注的调查精神、令人意想不到的揭示能力和洞察力探索了文学的标准，最终出版了这样一本书：有节奏感的、发人深省的、有趣的文学侦探故事。

——《生存算法》（Algorithms to Live by）合著者布莱恩·克里斯蒂安

本·布拉特这本可爱的书给了我们一个研究伟大作家作品的新颖视角——大数据。它的幽默、洞见和对数据的应用十分迷人，甚至能够鼓励我们开始自己的写作生涯。

——哈佛大学统计学系荣誉教授卡尔·N. 莫里斯

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◎ 内容简介

将文学大数据视为文学标准，探究出隐藏在世界上伟大作家作品里的有趣之处。作者收集了数千本书籍的数据库，和数百万个单词，并提出一些重要的问题来启发爱书人和怀有好奇心的人：我们最喜欢的作家最喜欢用的是什么词？男性与女性的写作会有不同吗？畅销书会变不畅销吗？当代哪位作家喜欢用“陈词滥调”？最棒的开篇第一个句子有何特征？如何从封面判断一本书？哪些写作建议值得遵守，哪些可以一笑置之？

作者运用现有的统计技巧，加上自己设计的适用方法，所有调查与实验都原创亲自执行，读者不需特殊数学知识也可以轻松理解得出的结果。作者将发现以清晰幽默的语言、充满说服力的视觉呈现，提供了一个认识经典作家作品——不论是其中隐含的模式结构，或者令人难以忘怀的词藻——的全新观点，对写作者而言也能有所启发。

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纳博科夫最喜欢的词 2024 pdf epub mobi 用户评价

评分☆☆☆☆☆

用统计学方法写的文学评论，却是一本兼具学术价值和阅读趣味的佳作。爬梳语料，统计词频，再对比解读，看上去简单三个步骤，却因为作者精心选择的样本、对照组和解读策略而变化缤纷，甚至产生一种阅读悬疑小说的期待。最深的感触是，不用担心数字解剖会把艺术作品拉下神坛，也不用担心通过数字“破解”文学创作的奥秘后能批量生产，文学自有其生命，审美更多作用于人的感性经验和生命体验，这种数字透视法非但不会减损文学之美，反而能跳出传统文学评论的窠臼，建立新的视野。

评分☆☆☆☆☆

感觉像看了一篇知乎长文，切入角度很有意思中间老抖机灵最后不甚了了。以大数据写文学评论已不新鲜，毕竟阿里都有AI文案了，就看你怎么用、怎么推导结论了。结果这结论是那种海明威说别老用副词结果他真的没咋用的yes or no，其他章节也同样浅尝辄止，甚至讲作者名在封面的占比这种跑题行为也能占一章？蛤？

评分☆☆☆☆☆

十分有趣且科学的文学研究。对于写作者，它在遣词造句上会给予很多修正建议，少一些不必要的副词和感叹号，虽然没有人说感叹号不好，但如果统计经典文学和现代文学，还是能感受到使用量的差距的。换句话说，感叹号用得少不一定是经典，但经典通常用得少。在数据统计下如此案例比比皆是。读者也在其中能瞄准一些经典读物和作家，因为有些作品总是呈现出优异的表现。另外很羡慕作者的统计能力以及国外环境。作者锚定业余写手时选择了同人、情色文学的专门网站，都是社会、政策给予的巨大潜在数据库。以及60年代的统计模型至今颠覆不破，不同章节使用不同的统计模型，让我由心地感到震撼，并对模型不适用中文感到很遗憾。另外作为使用统计分析过音乐的人，我也感到①统计量庞大；②分析语言详尽且普适性很强。定位学术也好定位阅读也好，它都是佳作。

评分☆☆☆☆☆

可以当一部研究论文看。其实他提炼出来的这些“写作理论”，也并非只有通过数据才可以得出，只不过从另外一个维度，多加入一层印证罢了。

评分☆☆☆☆☆

更像是一本有些俏皮幽默的论文集，书并不复杂，基本是用大数据的方式来验证了一些众所周知的写作技巧，有意思的是很多作家被自己的写作技巧打脸。统计几千本书，分析几千万字，这种事情，也只有现代社会可以做到。我们总说，一个作家其实一生都在写一个主题，这本书告诉我们，是这样子。

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