一、课程简介
《釜山行》是一部丧尸灾难片，其人物少、关系简单，非常适合我们学习文本处理。这个项目将介绍共现在关系中的提取，使用python编写代码实现对《釜山行》文本的人物关系提取，最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图。
1.内容简介
本课程项目完成过程中将学习：
共现网络的基本原理
Python代码对《釜山行》中人物关系提取的具体实现
jieba库的基本使用
Gephi软件的基本使用
$ mkdir work && cd work
$ mkdir gephi && cd gephi
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/677/gephi-0.9.1-linux.tar.gz #下载
$ tar -zxvf gephi-0.9.1-linux.tar.gz
-1.liu
-2.xiongcheng
-3.cheng
3.课程来源
二、实验原理
三、开发准备
1.文本就结构
2.确定需要的变量 在work文件下创建代码文件busan.py,开始进行python代码的编写。在代码中，我使用字典类型names保存人物，该字典的键为人物名称，值为该人物在全文中出现的次数。我使用字典类型relationships保存人物关系的有向边，该字典的键为有向边的起点，值为一个字典edge，edge的键是有向边的终点，值是有向边的权值，代表两个人物之间联系的紧密程度。lineNames是一个缓存变量，保存对每一段分词得到当前段中出现的人物名称，lineName[i]是一个列表，列表中存储第i段中出现过的人物。
# -*- coding: utf-8 -*- python
import os, sys
import jieba, codecs, math
import jieba.posseg as pseg
names = {} # 姓名字典
relationships = {} # 关系字典
lineNames = [] # 每段内人物关系
3.文本中实体识别 在具体实现过程中，读入《釜山行》剧本的每一行，对其做分词（判断该词的词性是不是“人名”[词性编码：nr]，如果该词的词性不为nr，则认为该词不是人名），提取该行（段）中出现的人物集，存入lineName中。之后对出现的人物，更新他们在names中的出现次数。
jieba.load_userdict("dict.txt") # 加载字典
with codecs.open("busan.txt", "r", "utf8") as f:
for line in f.readlines():
poss = pseg.cut(line) # 分词并返回该词词性
lineNames.append([]) # 为新读入的一段添加人物名称列表
for w in poss:
if w.flag != "nr" or len(w.word) < 2:
continue # 当分词长度小于2或该词词性不为nr时认为该词不为人名
lineNames[-1].append(w.word) # 为当前段的环境增加一个人物
if names.get(w.word) is None:
names[w.word] = 0
relationships[w.word] = {}
names[w.word] += 1 # 该人物出现次数加 1
4.根据识别结果构建网络 对于 lineNames 中每一行，我们为该行中出现的所有人物两两相连。如果两个人物之间尚未有边建立，则将新建的边权值设为 1，否则将已存在的边的权值加 1。这种方法将产生很多的冗余边，这些冗余边将在最后处理。
for line in lineNames: # 对于每一段
for name1 in line:
for name2 in line: # 每段中的任意两个人
if name1 == name2:
continue
if relationships[name1].get(name2) is None: # 若两人尚未同时出现则新建项
relationships[name1][name2]= 1
else:
relationships[name1][name2] = relationships[name1][name2]+ 1 # 两人共同出现次数加 1
5.过滤冗余边并输出结果
6.可视化网络
