Syntax Analysis

このサイトでは、複数の小説のデータを Google Natural Language API の
エンティティ感情分析を使って文中に登場する対象物に対しての感情分析を行っています。

つまり、Googleが学習機能をつかって発達させているAIが、それを読み込ませた時点(2022年時点)で
どんなふうに小説中の対象物[対象となる字の綴り]に対して、評価を下すかを示しています。

いわば、GoogleのAIが、文学の中の単語をどう読むかを記録したものです。

現在、長編ではAs I Lay Dying, Light in August, また、フォークナーの代表的短編十数編を対象に感情分析をしてみました。

How to search

[使い方]
全作品を横断してキーワード(1単語)の感情分析をしたい場合は、1番目の欄にキーワードを入れて、「タイトルを選択」はそのままにしてください。
1作品についてのキーワード(1単語)の感情分析をしたい場合は、1番目の欄にキーワードを入れて、分析したい作品のタイトルを「タイトルを選択」から選んでください。
1番目の欄を空欄にしておくと、2番目の欄「タイトルを選択」という部分に対象作品を入れれば、その作品の上位1000単語の頻出回数、重要度、感情の大きさ、正の感情、負の感情を調べることができます。

Keyword & Title

「man-ner」

How to use
[Cloud]
まずはCloudをクリックしてみてください。字の大きさが重要度、オレンジが強いとポジティブ、青いほどネガティブ、緑は中立を示します。
[Map]
上位1000単語のなかで、どの単語が重要で、どの単語がそれほど重要ではないかを示します。
[Chart]
右に行けば行くほど重要、左に行けば行くほど、重要度が低くなります。上に行けば行くほど正の感情、下に行けば行くほど負の感情になります。
[Table]
上位1000語の各項目の数字データを示しています。
man-ner
man-ner
frequency
文中での頻出回数です。
sailence
文中での重要性を示します。0~1.0の範囲で1.0に近い場合が重要性が高くなります。頻出回数が多い場合はその平均値になります。
magnitude
正・負の感情に関わらず感情の絶対的な大きさを示します。0より大きい数字となります。頻出回数が多い場合はその平均値になります。
score
正・負の感情を示します。-1.0(否定的な感情)~1.0(肯定的な感情)の範囲の数字となります。頻出回数が多い場合はその平均値になります。
keyword frequency sailence magnitude score
man-ner 1 0.0002518128021620214 0.5 0.5

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