源 / 数据团学社文/ 聚聚

有这样一部网文~火遍大江南北，人物形象饱满，现实世界、网游世界、职业联赛三个世界线并行，且不同世界线之间互动丰富、交叉紧密，还号称网文界的“CP百科全书”~它就是《全职高手》！

当然，情节这么丰富的文自然篇幅不会小~洋洋洒洒500w字，怕不是要让诸多读者望而生畏~我，为了帮助广大读者理清人物关系，决心和大家一起通过先进的技术手段，用文本挖掘的方式提取网文内容，选出优质的网文作品！！~

▼

工具准备：jieba分词

为了提取小说中的关键词，我们需要一个工具——jieba分词。名字很形象哈，结…巴~！来看看怎么用~

i.导入jieba包，写一句话，作为分词的素材。

1import jieba

2txt = "大夏天的，开着空调，吃着西瓜，刷着微信，敲着代码，别提有多酸爽！"

ii.直接使用jieba的cut()方法，对句子进行分词处理，返回的是一个生成器。只要是生成器，就可以用遍历来读取。

1txt_cut = jieba.cut(txt)

2print(txt_cut) #这里是一个生成器，可以通过遍历来解析

iii.用斜杠分隔被解析出来的词汇，看看结果如何。

1result = ("/".join(txt_cut)) #字符串join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。

2print(result)

额…马马虎虎吧，虽然没啥大毛病，但有些不应该被拆的词被拆了，而有些词却应该拆分展示。这怎么办呢？

iv. 人工添加词汇作为词库，提高拆分准确率。方法是jieba.add_word()

1#添加词库，提高分词准确性

2jieba.add_word(word="吃着")

3jieba.add_word(word="刷着")

4jieba.add_word(word="敲着")

5jieba.add_word(word="酸爽")

v.把这几个词添加入词库，那么它们就不会被拆分了。来看一下效果：

1txt_cut = jieba.cut(txt)

2result2 = ("/".join(txt_cut))

3print(result2)

4"大/夏天/的/，/开着/空调/，/吃着/西瓜/，/刷着/微信/，/敲着/代码/，/别提/有/多/酸爽/！

比刚才好多了，所有的词都能够准确提炼了。但是，句子中有一些元素，比如标点符号，介词，助词等，分析时候我并不需要，我得把它们给剔除了。

vi.写一个条件判断删除不需要的词。结果完美！

1#去除停用词

2txt_cut = jieba.cut(txt)

3result3 = [w forw intxt_cut ifw notin["的","有","多","大","，","！"]]

4print(result3)

5["夏天", "开着", "空调", "吃着", "西瓜", "刷着", "微信", "敲着", "代码", "别提", "酸爽"]

好了，基本用法介绍到这里~我们进行实战操作。

▼

实战操作：分析素材准备

《全职高手》这部网文可是当下最火的”IP”！

i.作品原文：

去除分析中不必要的字词，我在网上找到这个：

ii. 一份停用词表

停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据(或文本)之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。

停用词表部分内容展示

每部小说都有一些特殊的词汇，为提高分词准确性，我们还需要特殊词库：

iii.一份小说特殊词库

搜狗细胞词库可以下载小说对应的词库

网址：https://pinyin.sogou.com/dict/

iv.用词库转换器，把细胞词库转换成txt文本格式，便于处理。

原文、停用词表、特殊词库都准备好了~开始写代码！~

▼

代码编辑：计算关键词频

i. 先导入一些会用到的模块

1importnumpy asnp

2importpandas aspd

3importjieba

4importwordcloud

5fromscipy.misc importimread

6importmatplotlib.pyplot asplt

7frompylab importmpl

8importseaborn assns

9mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 指定默认字体

10mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]

ii. 导入停用词，转换为列表格式。

1stop_list = pd.read_csv("./停用词.txt",engine="python",

2encoding="utf-8",names=["t"])["t"].tolist()

iii. 导入小说原文(这里需要运行约30秒，小说字太多有500W)

1f= open("./全职高手.txt",encoding="utf-8").read()

iv.导入词库字典，这里词很多，用load_userdict()方法批量导入，而不用前文jieba介绍中的jieba.add_word()方法

1jieba.load_userdict("dict.txt")

v. 设置一个分词功能的函数，并对小说进行分词

1deftxt_cut(f):

2return[w forw injieba.cut(f) ifw notinstop_list andlen(w)>1]

3

4txtcut = txt_cut(f)

vi. 分词完毕，我们对小说的词频取前二十进行简单统计，画出柱状图方便查看

1word_count = pd.Series(txtcut).value_counts().sort_values(ascending=False)[0:20]

2

3fig = plt.figure(figsize=(15,8))

4x = word_count.index.tolist()

5y = word_count.values.tolist()

6sns.barplot(x, y, palette="BuPu_r")

7plt.title("词频Top20")

8plt.ylabel("count")

9sns.despine(bottom=True)

10plt.savefig("./词频统计.png",dpi=400)

11plt.show()

统计结果图&表大致是这样的~

注意到“叶修”这个词，词频高达2W，可以据此推断，他就是本书的男主角；又据说这本书是一部关于游戏的小说，那么词频排名第二的“君莫笑”，应该就是主人公的游戏角色。

作为资深读者的我，看到眼前二十个高频词，就已经可以推断出这部小说的剧情了！~来！我给大家造个句：

▼

可视化展示：词云图

下面，再来玩个有趣的东西：对高频词汇画个词云图。

i.实例化一个词云类，然后添加分词。

1fig = plt.figure(figsize=(15,5))

2cloud = wordcloud.WordCloud(font_path="./FZSTK.TTF",

3mask = imread("./background.png"),

4mode="RGBA",

5background_color=None

6).generate(" ".join(txtcut))

类的属性介绍下：

Font_path:词云中词的字体，中文词汇必须用中文字体，否则显示会异常。字体文件，大家可以在电脑中字体文件夹中找喜欢的。Mask:遮罩，设置词云图案的形状。可以导入图片设置，图片要简单，以面为主，清晰度无所谓，但分辨率一定要调高，否则做出的词云会很不清晰。图片主体不能是纯白色，因为白色被认为是背景，会被忽略识别。这里我导入一张全职高手的Logo。

Mode:颜色模式，这里选择RGBA。

Background_color:背景颜色。

ii.对词的颜色做点美化

这里用到了scipy和numpy两个库的功能。我们要导入描绘底色的图片，图片尺寸要大于等于遮罩图片的分辨率。计算机会根据底色图的颜色映射到词语图上。所以底色图同样不求清晰，但颜色饱和度要高，对比度要明显！这样效果才好。

1img = imread("./color.png")

2cloud_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(np.array(img))

3cloud.recolor(color_func=cloud_colors)

我选了一张全职高手的全家福。

iii.调用matplotlib接口，做一些基本设置。

1plt.imshow(cloud)

2plt.axis("off")

3plt.savefig("./wordcloud.png",dpi=400)

4plt.show()

绘制完成！见证奇迹吧！

▼

人物关系：CP图

还记得一开始我说《全职高手》是一部CP百科全书吗？我们继续深入挖掘一下文中的人物关系，给他们组一组CP。

挖掘逻辑如下：

遍历文本每一行，再提取每一行中出现的人物，如果两个人物同时出现在同一行，那么他们之间人物关系密切度+1，最后，密切度最高的为最佳CP。

首先需要对词库进行一些完善，筛选出哪些词是人名

字典结构是这样的，一个词占一行，有【词，词频，词性】词频我们暂时无需关注，写个1代替。词性，我只要甄别出人名，所以，小说中的人名统一设成nr，其余的词，偷个懒，设成n(nr代表人名，n代表名词。其他词性含义可查看词性对照表)

i. 新开一个脚本，导入模块。

1importjieba,codecs

2importjieba.posseg aspseg

3importpandas aspd

codecs库：用来读取文本时，防止文本编码不统一，造成错误；

jieba.posseg：分词后显示词性。

ii. 建立三个容器用于转换数据。

1names= {} #提取的人名，和出现的频数。

2relationships= {} #提取的人物关系。

3lineNames= []#每一行提取的人名，做缓存处理。

iii. 导入词库和文本

遍历文本每一行进行分词。排除词性不为nr，长度大于3小于2的所有词汇(通常人物名字为两个字和三个字)。

iv. 将符合要求的词汇分别添加入容器中

1jieba.load_userdict("dict.txt")

2with codecs.open("全职高手.txt","r","utf8") asf:

3n = 0

4forlinein f.readlines():

5n+=1

6print("正在读取第{}行".format(n))

7poss = pseg.cut(line)

8lineNames.append([])

9forwin poss:

10ifw.flag != "nr"orlen(w.word) < 2orlen(w.word) > 3:

11#排除词性不为nr，长度大于3小于2的所有词汇

12continue

13lineNames[-1].append(w.word)#以行为组，保存每行所提取的人名

14ifnames.get(w.word) isNone:

15names[w.word] = 0

16relationships[w.word] = {} #把所涉及的人名作为键添加入关系字典

17names[w.word] += 1#频数+1

v. 遍历lineNames，对每一行出现的人名进行匹配，建立人物关系

1for line in lineNames:

2 for name1 in line:

3 for name2 in line:

4 if name1 == name2:#名称相同，排除

5 continue

6 if relationships[name1].get(name2) is None:

7 relationships[name1][name2]= 1#对于新的人物关系，生成新的键值对。

8 else:

9 relationships[name1][name2] = relationships[name1][name2]+ 1

10 #对于已有的人物关系，密切度+1

我们最终会把人物关系通过Gephi进行模拟。而Gephi构建关系网络，需要特定格式的数据。

Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件,，其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。

vi. 这里先构建两个数组，用于归类点数据和边数据

1node= pd.DataFrame(columns=["Id","Label","Weight"])

2edge= pd.DataFrame(columns=["Source","Target","Weight"])

vii. 把清洗好的数据添加进数组中

1forname,times in names.items():

2node.loc[len(node)] = [name,name,times]

3

4forname,edges in relationships.items():

5forv, win edges.items():

6ifw> 3:

7edge.loc[len(edge)] = [name,v,w]

viii. 导出数据待用

1edge.to_csv("./edge(原).csv",index=0)

2node.to_csv("./node(原).csv",index=0)

脚本编写完毕，运行一下看看。小说一共有206436行，所以，需要计算一段时间：

只分析关系密切的CP，所以我们只取边数据中权重在100以上的数据。按照这个标准，整理点数据和边数据如下：：

最后，我们把数据导入Gephi。

根据对美的认知，调一调颜色和布局。

好了，CP图出现了！

嗯嗯！挺有意思的！人物关系真是复杂得不得了！这里忍不住要剧透了！

叶陈CP：叶修是战队队长，全权负责战队经营。陈果是战队老板娘，霸气侧漏。两人类似于总裁和总经理的关系吧。~~哎，这不是妥妥的霸道总裁爱上我的剧情嘛。叶唐CP：唐柔是富家千金，才女。不过，不小心让叶修带坏了，迷恋上了打游戏。两人算是师徒和队友关系吧。啧啧~叶苏CP：这个厉害了！叶修从前认识个兄弟，叫苏沐秋，两人一起打游戏。苏沐秋有个妹妹叫苏沐橙。后来，苏沐秋死了……贵圈真乱啊！

好了，剧透结束。其实，大家有兴趣的话，可以导入更多的数据，然后根据关系网络中簇群的颜色继续研究……

那么，本次分享到此结束！希望大家少看网文，多多学习~！

-END-

转载声明：本文转载自「数据团学社」，搜索「metrodata_xuexi」即可关注。