此时此刻,2020年的最后一个月,不管过去这一年给我们留下了怎样的记忆,时间终究自顾自地往前走,留给我们的怀念已时日无多。如果要说2020年的年度日剧,我想《半泽直树》实至名归,这部在时隔七年后上映的续集,豆瓣评分高达9.4分,一度超越2013年第一部的9.3分,是当之无愧的现象级电视剧,期间甚至因为疫情原因而推迟播出,这不能不感谢为此付出辛勤努力的演职人员们。身为一个“打工人”,主角半泽直树那种百折不挠、恩怨分明的性格,难免会引起你我这种“社畜”们的共鸣,即使做不到“以牙还牙,加倍奉还”,至少可以活得像一个活生生的人。电视剧或许大家都看过了,那么,电视剧相对于原著小说有哪些改动呢?今天,就让我们使用Python来抽取半泽直树原著小说中的人物关系吧!

准备工作

在开始今天的博客内容前,我们有一点准备工作要完成。考虑到小说人物关系抽取,属于自然语言处理(NLP)领域的内容,所以,除了准备好Python环境以外,我们需要提前准备相关的中文语料,在这里主要有:半泽直树原著小说半泽直树人名词典半泽直树别名词典中文分词停用词表。除此之外,我们需要安装结巴分词PyECharts两个第三方库(注,可以通过pip直接安装),以及用于展示人物关系的软件Gephi(注,这个软件依赖Java环境)。所以,你基本可以想到,我们会使用结巴分词对小说文本进行分词处理,而半泽直树人名列表则作为用户词典供结巴分词使用,经过一系列处理后,我们最终通过GephiPyECharts对结果进行可视化,通过分析人物间的关系,结合我们对电视剧剧情的掌握情况,我们就可以对本文所采用方法的效果进行评估,也许你认为两个人毫无联系,可最终他们以某种特殊的形式建立了联系,这就是我们要做这件事情的意义所在。本项目已托管在 Github上,供大家自由查阅。

原理说明

这篇博客主要参考了 Python 基于共现提取《釜山行》人物关系 这个课程,该项目已在 Github 上开源,可以参考:https://github.com/Forec/text-cooccurrence。这篇文章中提到了一种称之为“共现网络”的方法,它本质上是一种基于统计的信息提取方法。其基本原理是,当我们在阅读书籍或者观看影视作品时,在同一时间段内同时出现的人物,通常都会存在某种联系。所以,如果我们将小说中的每个人物都看作一个节点,将人物间的关系都看作一条连线,最终我们将会得到一个图(指数据结构中的Graph)。因为GephiPyECharts以及NetworkX都提供了针对Graph的可视化功能,因此,我们可以使用这种方法,对《半泽直树》原著小说中的人物关系进行抽取。当然,这种方法本身会存在一点局限性,这些我们会放在总结思考这部分来进行说明,而我们之所以需要准备人名词典,主要还是为了排除单纯的分词产生的干扰词汇的影响;准备别名词典,则是考虑到同一个人物,在不同的语境下会有不同的称谓。

过程实现

这里,我们定义一个RelationExtractor类来实现小说人物关系的抽取。其中,extract()方法用于抽取制定小说文本中的人物关系,exportGephi()方法用于输出Gephi格式的节点和边信息, exportECharts()方法则可以使用ECharts对人物关系进行渲染和输出:

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import os, sys
import jieba, codecs, math
import jieba.posseg as pseg
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph

class RelationExtractor:

def __init__(self, fpStopWords, fpNameDicts, fpAliasNames):
# 人名词典
self.name_dicts = [line.strip().split(' ')[0] for line in open(fpNameDicts,'rt',encoding='utf-8').readlines()]
# 停止词表
self.stop_words = [line.strip() for line in open(fpStopWords,'rt',encoding='utf-8').readlines()]
# 别名词典
self.alias_names = dict([(line.split(',')[0].strip(), line.split(',')[1].strip()) for line in open(fpAliasNames,'rt',encoding='utf-8').readlines()])
# 加载词典
jieba.load_userdict(fpNameDicts)

# 提取指定小说文本中的人物关系
def extract(self, fpText):
# 人物关系
relationships = {}
# 人名频次
name_frequency = {}
# 每个段落中的人名
name_in_paragraph = []

# 读取小说文本,统计人名出现的频次,以及每个段落中出现的人名
with codecs.open(fpText, "r", "utf8") as f:
for line in f.readlines():
poss = pseg.cut(line)
name_in_paragraph.append([])
for w in poss:
if w.flag != "nr" or len(w.word) < 2:
continue
if (w.word in self.stop_words):
continue
if (not w.word in self.name_dicts and w.word != '半泽'):
continue
# 规范化人物姓名,例:半泽->半泽直树,大和田->大和田晓
word = w.word
if (self.alias_names.get(word)):
word = self.alias_names.get(word)
name_in_paragraph[-1].append(word)
if name_frequency.get(word) is None:
name_frequency[word] = 0
relationships[word] = {}
name_frequency[word] += 1

# 基于共现组织人物关系
for paragraph in name_in_paragraph:
for name1 in paragraph:
for name2 in paragraph:
if name1 == name2:
continue
if relationships[name1].get(name2) is None:
relationships[name1][name2] = 1
else:
relationships[name1][name2] += 1

# 返回节点和边
return name_frequency, relationships

# 输出Gephi格式的节点和边信息
def exportGephi(self, nodes, relationships):
# 输出节点
with codecs.open("./output/node.txt", "w", "gbk") as f:
f.write("Id Label Weight\r\n")
for name, freq in nodes.items():
f.write(name + " " + name + " " + str(freq) + "\r\n")

# 输出边
with codecs.open("./output/edge.txt", "w", "gbk") as f:
f.write("Source Target Weight\r\n")
for name, edges in relationships.items():
for v, w in edges.items():
if w > 0:
f.write(name + " " + v + " " + str(w) + "\r\n")

# 使用ECharts对人物关系进行渲染
def exportECharts(self, nodes, relationships):
# 总频次,用于数据的归一化
total = sum(list(map(lambda x:x[1], nodes.items())))

# 输出节点
nodes_data = []
for name, freq in nodes.items():
nodes_data.append(opts.GraphNode(
name = name,
symbol_size = round(freq / total * 100, 2),
value = freq,
)),

# 输出边
links_data = []
for name, edges in relationships.items():
for v, w in edges.items():
if w > 0:
links_data.append(opts.GraphLink(
source = v,
target = w,
value = w
))

# 绘制Graph
c = (
Graph()
.add(
"",
nodes_data,
links_data,
gravity = 0.2,
repulsion = 8000,
is_draggable = True,
symbol = 'circle',
linestyle_opts = opts.LineStyleOpts(
curve = 0.3,
width = 0.5,
opacity = 0.7
),
edge_label = opts.LabelOpts(
is_show = False,
position = "middle",
formatter = "{b}->{c}"
),
)
.set_global_opts(
title_opts = opts.TitleOpts(title="半泽直树原著小说人物关系抽取")
)
.render("./docs/半泽直树原著小说人物关系抽取.html")
)

你可以注意到,在input目录中,博主已经准备好了中文语料。因此,我们可以通过下面的代码来完成任务关系抽取:

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extractor = RelationExtractor('./input/停用词词典.txt',
'./input/人名词典.txt',
'./input/别名词典.txt'
)
nodes, relationships = extractor.extract('./input/半泽直树.txt')
extractor.exportGephi(nodes, relationships)
extractor.exportECharts(nodes, relationships)

此时,我们可以分别在output目录和docs目录获得GephiECharts相关的渲染结果。

结果展示

这里,通过Gephi软件导入生成的节点和边信息,这两个信息默认情况下在output目录下。如果你熟悉这个软件的使用的话,你可以得到下面的结果:

使用Gephi渲染的小说人物关系图
使用Gephi渲染的小说人物关系图

作为对比,博主这里同时提供了使用ECharts渲染的小说人物关系图:

使用ECharts渲染的小说人物关系图
使用ECharts渲染的小说人物关系图

或者,可以直接访问博主托管在 Github Pages 上的 在线版本 。关于Gephi软件的使用,请参考: Gephi网络图极简教程。关于PyECharts的使用,请参考: PyECharts

总结思考

通过生成的人物关系图,可以发现下列规律:

  • 大多数人物间的关系是正确的,譬如东田->浅野匡->半泽这条线,对应的是第一季西大阪钢铁5亿贷款的事件,而箕部->白井->半泽这条线,显然对应的第二季议员利用“炼金术”敛财的事件。
  • 我们发现渡真利拥有仅次于半泽的“连线”数量,这符合他在剧中掌握大量信息来源、职场上八面玲珑的形象设定。相比之下,同样作为半泽好友的近藤和苅田,则没有这样强大的光环。
  • 关于大和田,我们都知道他在第二季属于编剧强行“加戏”,一定程度上是在顶替内藤部长的作用,大和田实际上并未参与第二季的剧情,这一点从图中人物节点的联系和大小可以看出。
  • 日本人似乎更喜欢使用姓氏,由于妻子要跟随丈夫的姓氏,剧中很多女性角色譬如半泽花、浅野利惠等似乎都不太好提取出来,除非是像白井、谷川、藤泽这些重要的剧情人物。

考虑到,小说中同一个人的称呼通常会有很多种,与之相关联的领域被称为“中文指代消解问题”,使用姓氏作为关键字会造成“女性角色”的缺失,而这种基于“共现”的理论,无法解决A在B交谈的过程中提到C的问题,此时,C和A、C和B可能并没有直接的联系,譬如图中的垣内,理论上与西大阪钢铁5亿贷款事件并无直接联系,因为剧情中参与融资的主要是新人中西,更不用说老员工角田居然“孤零零”的一个人,而主流的命名实体识别的理论基本都针对三元组,所以,在这里要心疼下角田这位老人。

在目前的人物关系抽取案例中,这种情况称为“无效的人名实体共现句”,所以,更好的做法是,采用文本分类模型,结合依存句法去识别实体间的关系,比如同事关系、朋友关系或者亲属关系等等,它有一个非常专业的名词,称为命名实体识别(NER),而这会让我们的这张图变得更加丰富。在这个方向上,我个人推荐使用哈工大的语言技术平台(LTP)作为进一步改进,因为它可以更好地识别人名。好了,以上就是这篇博客的全部内容啦,欢迎大家在博客下面留言,喜欢我的博客话,请一键三连,点赞收藏,谢谢大家!