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发表于2024-11-21
纳博科夫最喜欢的词 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
★★★
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。
◎ 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。
这是一本用数字写成的,关于文字的书。通过数据分析研究写作,我们得以了解喜爱的作家,同时也思考自己在写作时,如何遣词造句。从翻开前言开始,就走进了这个有趣的文学侦探故事,然后就欲罢不能一气呵成,强推!
评分正在读,很有趣的书。数学统计的角度探讨作者写作的技巧。写作本身不能拘泥于某种规则,文学的表达亦是作者循着心灵广度及深度的探寻。作者可贵之处在于其寻找规则的同时还能看到规则之外,二者是否矛盾,对于写作者而言,又提供了什么样的启发,比如文辞简洁对于一部作品的意义所在,作品本身的力度与文辞表达之间是否存在某种关联?又比如男性或者女性作者的性别理解/性别视野,我们每个人受自身身份及环境所限,对于世界的理解可能存在的某种偏差(是否意识到这一局限性对于作者的观察与思维的开拓也是一种有力的启示)。感谢编辑老师的推荐。PS:突然想起,这部书也提供了《红楼梦》后四十回作者争议的某种研究思路。
评分-_-写出一部畅销,又或是不朽的作品,是每一个写作者毕生所追求的目标。而在大数据的揭示下,我们从自己喜欢的航速和敬仰的作家身上,找到了以前没有发现到的,值得自己学习和借鉴的东西。
评分其实是一本写作技术书。相当好玩,比如作者用数据分析了诺奖得主托妮·莫里森,每10000个词里就有76个副词,击败了海明威的80个副词,可她并不显得就比海明威简洁。删掉不必要的词的确有用,比如特别、非常、很、相当等等~
评分这本书写得有趣,第一次看到用大数据分析文学作品的书,布拉特把复杂的事儿讲得简单明了。这本书验证了很多写作的准则,也有很多内容可以作为素材积累。值得一读。
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