最近在了解到，在機器學(xué)習(xí)中，自然語言處理是較大的一個分支。存在許多挑戰(zhàn)。例如： 如何分詞，識別實體關(guān)系，實體間關(guān)系，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)展示等。

我用Jieba + Word2vec + NetworkX 結(jié)合在一起，做了一次自然語言分析。語料是 倚天屠龍記。 之前也有很多人用金庸的武俠小說做分析和處理，希望帶來一些不同的地方。截幾張圖來看看：

所有人物的相似圖連接。

關(guān)系同上。展示形式為多中心結(jié)構(gòu)

以張無忌的不同身份為中心的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖。

這次分析的不一樣之處主要是：

1、Word2Vec的相似度結(jié)果 - 作為后期社交網(wǎng)絡(luò)權(quán)重

2、NetworkX中分析和展示

上面兩個方法結(jié)合起來，可以大幅減少日常工作中閱讀文章的時間。 采用機器學(xué)習(xí)，可以從頭到尾半自動抽取文章中的實體信息，節(jié)約大量時間和成本。 在各種工作中都有利用的場景， 如果感興趣的朋友，可以聯(lián)系合作。

先來看看，用Word2Vec+NetworkX 可以發(fā)現(xiàn)什么。

一、分析結(jié)果

實體的不同屬性（張無忌的總多馬甲）

張無忌，無忌，張教主，無忌哥哥，張公子。同一個張無忌有多個身份，不同身份又和不同的人聯(lián)系，有不一樣的相似度。

先來看看圖：

無忌哥哥是過于親密的名字，一般不喊。好似和這個詞相似度高的都是比較奇怪的角色。

無忌是關(guān)系熟了以后，平輩或者長輩可以稱呼的名字。還有周姑娘，殷姑娘等

張無忌是通用的名字，人人可以稱呼 和馬甲聯(lián)系密切。

張公子是禮貌尊稱。 例如，黃衫女子，汝陽王等

張教主是頭銜。既要尊重，也表示其實不太熟，有時還有些敵意。 例如： 朱元璋

注：

1、圖是Networkx 基于Word2vex畫出來了，上面的描述是我的人工分析。

2、趙敏不在上面的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖中。Word2Vec計算出來 張無忌和趙敏 相似度不太高。有些出乎我的意料。 仔細回憶一下，當(dāng)年看此書時，突然就發(fā)現(xiàn)二人在一起了，顯得比較突兀。推想起來，書中世界二人成婚了，如果變成現(xiàn)實世界，二人關(guān)系比較懸。

二、實現(xiàn)過程

主要步驟：

準備語料

倚天屠龍記 小說的文本文件

自定義分詞詞典 （小說中的人物名，網(wǎng)上有現(xiàn)成的，約180個）

停用詞表

準備工具

Python Pandas, Numpy,Scipy(標準庫）

Jieba（中文分詞）

Word2vec (單詞向量化工具，可以計算單詞之間的詳細度）

Networks（網(wǎng)絡(luò)圖工具，用于展示復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系

數(shù)據(jù)預(yù)處理

文本文件轉(zhuǎn)發(fā)成utf8(pandas)

文本文件分句，分詞（Jieba)

文本文件分句，分詞, 分析詞性，主要是人名（Jieba)

更新自定義詞典，重新分詞（整個過程需要幾遍，直至滿意）

手工少量刪除（分詞出來的人名誤判率不高，但是還是存在一些。例如：趙敏笑道，可以被識別的 一個叫 趙敏笑的人。 這部分工作還需要手工做。 除非有更好的分詞工具，或者可以訓(xùn)練的分詞工具，才能解決這一問題。

Word2Vec 訓(xùn)練模型。這個模型可以計算兩個人之間的相似度

采用300個維度

過濾詞頻小于20次

滑動窗口 為20

下采樣：0.001

生成實體關(guān)系矩陣。

網(wǎng)上沒找找到現(xiàn)成庫，我就自己寫了一個。

N*N 維度。 N是人名數(shù)量。

用上面WordVec的模型來，填充實體關(guān)系矩陣

NetworkX 生成網(wǎng)絡(luò)圖

節(jié)點是人名

邊是兩個節(jié)點之間的線條。也就是兩個人之間的關(guān)系。

三、部分代碼實現(xiàn)

初始化

import numpy as np

import pandas as pd

import jieba

import jieba.posseg as posseg

%matplotlib inline

數(shù)據(jù)分詞，清洗

renming_file = "yttlj_renming.csv"

jieba.load_userdict(renming_file)

stop_words_file = "stopwordshagongdakuozhan.txt"

stop_words = pd.read_csv(stop_words_file,header=None,quoting=3,sep=" ")[0].values

corpus = "yttlj.txt"

yttlj = pd.read_csv(corpus,encoding="gb18030",header=None,names=["sentence"])

def cut_join(s):

new_s=list(jieba.cut(s,cut_all=False)) #分詞

#print(list(new_s))

stop_words_extra =set([""])

for seg in new_s:

if len(seg)==1:

#print("aa",seg)

stop_words_extra.add(seg)

#print(stop_words_extra)

#print(len(set(stop_words)| stop_words_extra))

new_s =set(new_s) -set(stop_words)-stop_words_extra

#過濾標點符號

#過濾停用詞

result = ",".join(new_s)

return result

def extract_name(s):

new_s=posseg.cut(s) #取詞性

words=[]

flags=[]

for k,v in new_s:

if len(k)>1:

words.append(k)

flags.append(v)

full_wf["word"].extend(words)

full_wf["flag"].extend(flags)

return len(words)

def check_nshow(x):

nshow = yttlj["sentence"].str.count(x).sum()

#print(x, nshow)

return nshow

# extract name & filter times

full_wf={"word":[],"flag":[]}

possible_name = yttlj["sentence"].apply(extract_name)

#tmp_w,tmp_f

df_wf = pd.DataFrame(full_wf)

df_wf_renming = df_wf[(df_wf.flag=="nr")].drop_duplicates()

df_wf_renming.to_csv("tmp_renming.csv",index=False)

df_wf_renming = pd.read_csv("tmp_renming.csv")

df_wf_renming.head()

df_wf_renming["nshow"] = df_wf_renming.word.apply(check_nshow)

df_wf_renming[df_wf_renming.nshow>20].to_csv("tmp_filtered_renming.csv",index=False)

df_wf_renming[df_wf_renming.nshow>20].shape

#手工編輯,刪除少量非人名，分詞錯的人名

df_wf_renming=pd.read_csv("tmp_filtered_renming.csv")

my_renming = df_wf_renming.word.tolist()

external_renming = pd.read_csv(renming_file,header=None)[0].tolist()

combined_renming = set(my_renming) |set(external_renming)

pd.DataFrame(list(combined_renming)).to_csv("combined_renming.csv",header=None,index=False)

combined_renming_file ="combined_renming.csv"

jieba.load_userdict(combined_renming_file)

# tokening

yttlj["token"]=yttlj["sentence"].apply(cut_join)

yttlj["token"].to_csv("tmp_yttlj.csv",header=False,index=False)

sentences = yttlj["token"].str.split(",").tolist()

Word2Vec 向量化訓(xùn)練

# Set values for various parameters

num_features = 300 # Word vector dimensionality

min_word_count = 20 # Minimum word count

num_workers = 4 # Number of threads to run in parallel

context = 20 # Context window size

downsampling = 1e-3 # Downsample setting for frequent words

# Initialize and train the model (this will take some time)

from gensim.models import word2vec

model_file_name = 'yttlj_model.txt'

#sentences = w2v.LineSentence('cut_jttlj.csv')

model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=num_workers,

size=num_features, min_count = min_word_count,

window = context,

sample = downsampling

)

model.save(model_file_name)

建立實體關(guān)系矩陣

entity = pd.read_csv(combined_renming_file,header=None,index_col=None)

entity = entity.rename(columns={0:"Name"})

entity = entity.set_index(["Name"],drop=False)

ER = pd.DataFrame(np.zeros((entity.shape[0],entity.shape[0]),dtype=np.float32),index=entity["Name"],columns=entity["Name"])

ER["tmp"] = entity.Name

def check_nshow(x):

nshow = yttlj["sentence"].str.count(x).sum()

#print(x, nshow)

return nshow

ER["nshow"]=ER["tmp"].apply(check_nshow)

ER = ER.drop(["tmp"],axis=1)

count = 0

for i in entity["Name"].tolist():

count +=1

if count % round(entity.shape[0]/10) ==0:

print("{0:.1f}% relationship has been checked".format(100*count/entity.shape[0]))

elif count == entity.shape[0]:

print("{0:.1f}% relationship has been checked".format(100*count/entity.shape[0]))

for j in entity["Name"]:

relation =0

try:

relation = model.wv.similarity(i,j)

ER.loc[i,j] = relation

if i!=j:

ER.loc[j,i] = relation

except:

relation = 0

ER.to_hdf("ER.h5","ER")

NetworkX 展示人物關(guān)系圖

import networkx as nx

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import numpy as np

import pygraphviz

from networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout