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。
keyword | frequency | sailence | magnitude | score |
---|---|---|---|---|
woman | 327 |
0.0016504139058253658
偏差:0.00009125649743384537 最大値:0.1466088443994522 最小値:0.0000001953932127207736 |
0.45565748289911023
偏差:21.10491292253051 最大値:82.19999694824219 最小値:0 |
-0.02232415951355517
偏差:0.007360959476402051 最大値:0.4000000059604645 最小値:-0.6000000238418579 |
nigger woman | 3 |
0.00044286945679535467
偏差:0.00000007924968521640271 最大値:0.0008404992986470461 最小値:0.00022695455118082464 |
0.20000000298023224
偏差:0.02666666746139527 最大値:0.4000000059604645 最小値:0 |
-0.06666666766007741
偏差:0.008888889153798424 最大値:0 最小値:-0.20000000298023224 |
womanfilth | 2 |
0.0003820847923634574
偏差:0.000000016086741326845467 最大値:0.0005089183105155826 最小値:0.0002552512742113322 |
0 | 0 |
womanshenegro | 2 |
0.00037922317278571427
偏差:0.000000000000003270584791761986 最大値:0.00037928036181256175 最小値:0.0003791659837588668 |
0.15000000223517418
偏差:0.0025000000745058065 最大値:0.20000000298023224 最小値:0.10000000149011612 |
-0.15000000223517418
偏差:0.0025000000745058065 最大値:-0.10000000149011612 最小値:-0.20000000298023224 |
womanflesh | 2 |
0.00009539740858599544
偏差:0.00000000000031860858882043106 最大値:0.00009596186282578856 最小値:0.00009483295434620231 |
0.30000001192092896
偏差:0.09000000715255752 最大値:0.6000000238418579 最小値:0 |
-0.30000001192092896
偏差:0.09000000715255752 最大値:0 最小値:-0.6000000238418579 |
womansinning | 1 | 0.0005035733338445425 | 0 | 0 |
woman smokes | 1 | 0.000021809022655361332 | 0 | 0 |
sister woman | 1 | 0.00018973187252413481 | 0 | 0 |
womansmelling garments | 1 | 0.0016450606053695083 | 0.10000000149011612 | 0.10000000149011612 |
woman resistance | 1 | 0.0003468591021373868 | 0 | 0 |
woman parts | 1 | 0.0004701834113802761 | 0.10000000149011612 | 0.10000000149011612 |
woman arrests | 1 | 0.000026919064112007618 | 0 | 0 |
womanroom | 1 | 0.0005071497871540487 | 0 | 0 |
womanevil | 1 | 0.0000658383869449608 | 0 | 0 |
womangarments | 1 | 0.002043413696810603 | 0 | 0 |
countrywoman | 1 | 0.0008547239121980965 | 0.10000000149011612 | -0.10000000149011612 |
woman- wail | 1 | 0.00006263889372348785 | 0 | 0 |
woman race | 1 | 0.00009619864431442693 | 0.10000000149011612 | 0.10000000149011612 |
womansign | 1 | 0.00009480728476773947 | 0.20000000298023224 | -0.20000000298023224 |
woman cook | 1 | 0.0002546904142946005 | 0 | 0 |
Country woman | 1 | 0.00030898742261342704 | 0 | 0 |
womanhood | 1 | 0.0001895442110253498 | 0.10000000149011612 | -0.10000000149011612 |
pinkwomansmelling | 1 | 0.0015767693985253572 | 0 | 0 |