紀要論文

紀要論文

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大阪大学言語文化学. 2020, 29, p. 1-17

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2020-03-31

作为大数据处理的手段之一，主题模型近年来渐渐作为文学作品的计量分析手法之一被广泛地应用。在中国文学作品分析中，主题模型的应用非常少，因此作者希望通过主题模型手法来考察不同悬疑作家的作品之间，在主题选取上有什么不同。本文选取了中国4位著名的悬疑小说作家程小青，鬼马星，雷米，蜘蛛共26个作品进行主题模型分析。设定了200个主题来运行模型，并将得到的数据可视化以方便进行深入的考察。从主题的密度分布图上可以分析出，时代因素和主人公背景设定影响着主题的选取。像有关电子监控的主题在程小青的作品中几乎不会出现，而在其他作家，尤其是2010年以后出版作品的雷米和蜘蛛的作品中出现的非常多。而像报纸的主题就几乎只出现在程小青的作品中。作者认为这是因为时代的变迁导致了新媒体的传播方式发生了改变。另外遣词上也可以看出时代的影响。同样是有关车的主题，与由汽车，车夫等用语构成的主题几乎只出现在程小青的作品中，而由车，司机，出租车等用语构成的主题几乎都出现在了鬼马星，雷米和蜘蛛的作品中。有趣的是，尽管现如今交通工具的选择越来越多，一般车辆（如出租车）依旧是近年的悬疑小说中的高频元素。另外主人公的背景设定也对潜在的主题选取起到了很大影响。譬如程小青的作品是以侦探作为主角，所以有关寝室痕迹搜索的主题几乎全部出现在了程小青的作品中。而有关死亡现场的搜查一类的主题，在以警方人员作为主角的雷米和蜘蛛的作品中占比很高。而用作家，记者之类普通人作为主角，并且以言情推理著称的鬼马星的作品中，明显可以看到对话主题出现的非常多。一般认为对话元素在任何虚构作品中都是会频繁出现，但是通过密度分布图可以看出鬼马星对会话，特别是对问答句式的钟爱。通过对恋爱主题的观察可以看出对话元素受到恋爱元素的影响。总之，通过主题模型手法，可以从一个全新的角度来审视文学作品，用数据客观地考察大量作品中的主题变化和作者在主题选取上的差别。

10.18910/77114

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中国のミステリー小説におけるトピック解析の試み

黄, 晨雯

大阪大学言語文化学会

2020-03-31

大阪大学言語文化学

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https://hdl.handle.net/11094/77114

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https://doi.org/10.18910/77114