弗蘭斯·埃米爾·西蘭帕

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Frans Eemil Sillanpää |
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 弗蘭斯·埃米爾·西蘭帕
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出生 | 1888年6月16日 芬蘭海門屈勒
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逝世 | 1964年6月3日(享年76歲) 芬蘭赫爾辛基
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職業 | 作家 |
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代表作 | 《少女西麗亞》 |
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獎項 |
诺贝尔文学奖(1939年) |
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弗蘭斯·埃米爾·西蘭帕(芬蘭語:Frans Eemil Sillanpää,1888年9月16日-1964年6月3日)為芬蘭的作家,曾經獲得1939年的诺贝尔文学奖,著名作品為《少女西麗亞》(芬蘭語:Nuorena nukkunut,英语译名为 The Maid Silja)。
《少女西麗亞》的主人公是一個富家少女,破產後父母雙亡,而淪為女傭。主角年輕貌美、心地善良,從小受過良好的教育,嚮往著美好的未來。然而,後來卻染上肺病,貧病交加,在受盡人間苦痛後,年紀輕輕便離開人世。這部小說真實地反映富人與窮人之間的不平等關係,而且作家成功地塑造一個美麗、溫柔、善良、高尚的少女形象。這部小說不僅在芬蘭引起轟動,而且在國外激起很大反響,譯成瑞典語、英語、法語、德語、俄語等二十多種文字。[1]
生平
弗蘭斯·埃米爾·西蘭帕出生於海門屈勒一個農民家庭。雖然他的父母是窮人,仍設法送他去坦佩雷學校就讀。1908年他移居到赫爾辛基學習醫學。在這裡,他認識畫家艾羅·耶内费尔特、佩卡·哈洛寧、作曲家西貝柳斯與作家尤哈尼·阿霍。
5年後,弗蘭斯·埃米爾·西蘭帕於1913年從赫爾辛基返回老家村莊,而且結婚,之後潛心寫作[2]。
由於創作上的成就,西蘭帕在1943年被選為芬蘭筆會榮譽主席,同年當選為芬蘭作家協會主席,1936年獲得赫爾辛基大學榮譽博士學位。[1]
作品
- Elämä ja aurinko, (1916)
- Ihmislapsia elämän saatossa, (1917)
- 1919年:《神聖的貧困》(或译为《逆来顺受的后嗣》[3],Hurskas kurjuus)
- Rakas isänmaani, (1919)
- Hiltu ja Ragnar, (1923)
- Enkelten suojatit, (1923)
- Omistani ja omilleni, (1924)
- Maan tasalta, (1924)
- Töllinmäki, (1925)
- Rippi, (1928)
- Kiitos hetkistä, Herra..., (1930)
- 1931年:《少女西麗亞》(Nuorena nukkunut)
- Miehen tie, (1932)
- Virranpohjalta, (1933)
- 1934年:《夏夜的人們》(Ihmiset suviyössä)
- Viidestoista, (1936)
- Elokuu, (1941)
- Ihmiselon ihanuus ja kurjuus (1945)
出版
- 諾貝爾文學獎全集編輯委員會/編輯,《西蘭巴(1939)/顏生(1944)/米斯特拉蘭(1945)》台北市:九五文化,1981年。
参考资料
^ 1.01.1 孟憲忠編著,《諾貝爾文學獎作家的人生之旅》,台北市:智慧大學,1993年,頁116-117。
^ Frans Eemil Sillanpää. Encyclopædia Britannica. [2017-09-13] (英语).
^ 冯平、刘东岳、牛江涛. 中北欧现代著名作品. 海乾坤文化公司. 2017: 第220–223页 [2017-09-13].
外部链接
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诺贝尔文学奖获得者
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| 注:年份不一定是實際獲獎時間,1915年、1919年、1925年、1926年、1927年、1936年、1949年、2018年的獎項都延後一年頒發。 |
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...