公众号: 小叶叶学Python

4年人力资源从业经验，情报学硕士，主要内容涵盖python、数据分析和人力资源相关内容

本文运用自然语言处理技术，对中文小说《神雕侠侣》人物角色进行抽取，为使用通过社会网络分析法对人物关系进行分析奠定基础，使文学研究者、社会学家和普通读者对小说人物关系和背景有更全面的认识

自然语言处理技术

自然语言处理(NLP)是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。国外学者于20世纪40年代末至50年代初开始NLP相关的研究，近年来，随着人工智能和计算机技术的发展，自然语言处理(NLP)已经成为一个重要的人工智能发展方向，目前已广泛的应用于机器翻译、问答系统、文本分类、信息检索、自动文本摘要等领域。中文的自然语言处理相对于英文还是有诸多差异的，英文是以空格来区分词语，每一个单词即是一个词语，而中文则是以字为字符单位，以词语来表达意思，而且存在一词多义、多词一义等情况，所以相对于英文来说，中文的自然语言处理更为艰难。分词、词性标注、句法分析是中文自然语言处理的三大基本任务，本文主要应用分词、词性标注两类处理技术。

jieba库基本介绍

jieba库概述

jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数

jieba分词的原理

Jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果 除了分词，用户还可以添加自定义的词组

jieba库的优点

• 支持三种分词模式：

• • 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

• • 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；

• • 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

安装jieba：

命令行安装方法

pip3 install jieba

jupyter notebook中的安装方法

!pip3 install jieba

!pip3 install jieba

Requirement already satisfied: jieba in d:\ancanda3\lib\site-packages (0.39)

jieba库常用函数

分词

代码	功能
jieba.cut(s)	精确模式，返回一个可迭代的数据类型
jieba.cut(s，cut_all=True)	全模式，输出文本s中所有可能单词
jieba.cut_for_search(s)	搜索引擎模式，适合搜索建立索引的分词
jieba.lcut(s)	精确模式，返回一个列表类型，常用
jieba.lcut(s，cut_all=True)	全模式，返回一个列表类型，常用
jieba.lcut_for_search(s)	搜索引擎模式，返回一个列表类型，常用
jieba.add_word(w)	向词典中增加新词

词性标注

Jieba0.39版本提供55种词性标注，部分符号及含义如表1所示。由表1可知，人名被标注为nr,因此对小说进行分词和词性标注后的文本进行进一步提取，提取出词性为nr的词作为人物角色名称，即可构建角色列表。

import jieba

text = '我来到北京清华大学'

wordlist = jieba.lcut(text)

wordlist

Building prefix dict from the default dictionary ...

Dumping model to file cache C:\Users\z\AppData\Local\Temp\jieba.cache

Loading model cost 1.717 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

['我', '来到', '北京', '清华大学']

jieba分词的简单应用

使用 jieba 分词对一个文本进行分词，统计长度大于2，出现次数最多的词语，这里以《神雕侠侣》为例

import jieba

txt = open("神雕侠侣-网络版.txt","r",encoding="utf-8").read()

words = jieba.lcut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词

counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数

for word in words:

if len(word) == 1: # 单个词语不计算在内

continue

else:

counts[word] = counts.get(word, 0) + 1# 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据词语出现的次数进行从大到小排序

for i in range(len(items)):

word, count = items[i]

print("{0:<5}{1:>5}".format(word, count))

从小说中抽取出现的人名及次数

词性标注

Jieba0.39版本提供55种词性标注，部分符号及含义如表1所示。由表1可知，人名被标注为nr,因此对小说进行分词和词性标注后的文本进行进一步提取，提取出词性为nr的词作为人物角色名称，即可构建角色列表。

import jieba.posseg as psg

sent='中文分词是文本处理不可或缺的一步！'

seg_list=psg.cut(sent)

for w in seg_list:

if w.flag == "n":

print(w.flag)

Building prefix dict from the default dictionary ...

Loading model from cache C:\Users\z\AppData\Local\Temp\jieba.cache

Loading model cost 1.535 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

n

n

jieba词性标注的简单应用

使用 jieba 分词对一个文本进行分词及词性标注，统计词性为nr，出现次数最多的词语，这里以《神雕侠侣》为例

import jieba

import jieba.posseg as psg

txt = open("神雕侠侣-网络版.txt","r",encoding="utf-8").read()

words = psg.cut(txt) # 使用精确模式对文本进行分词

counts = {} # 通过键值对的形式存储词语及其出现的次数

for word in words:

if len(word.word) == 1: # 单个词语不计算在内

continue

else:

if word.flag == "nr": # 仅统计词性为nr的词语

counts[word] = counts.get(word, 0) + 1# 遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 根据词语出现的次数进行从大到小排序

fi = open("人物角色提取.txt","w",encoding="utf-8")

for i in range(len(items)):

word,pos = items[i][0]

count = items[i][1]

a = word + ","+ str(count)

fi.write(a + "\n")

fi.close()

提取后的文件内容如下图所示

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