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在机器学习领域中，自然语言处理是一个重要的分支，它面临着诸多挑战，如如何进行分词、识别实体关系等。本文作者使用 Jieba、Word2Vec 和 NetworkX 工具结合在一起，对《倚天屠龙记》进行了自然语言分析。作者希望通过这种方式提供一些新颖的观点。以下是本文的核心内容：

一、分析结果

通过对《倚天屠龙记》进行自然语言处理，我们得到了一些有趣的结果。书中人物张无忌有着多种称呼，如“张无忌”、“无忌”、“张教主”等。这些称呼反映了他在不同场合下的身份变化。

• 张无忌：通用名字，人人都可以称呼。
• 无忌：关系熟了之后，平辈或长辈可以称呼。
• 无忌哥哥：过于亲密，一般不常用。
• 张公子：礼貌尊称，如黄衫女子、汝阳王等。
• 张教主：头衔，既表示尊重，也表明彼此不太熟悉。

值得注意的是，赵敏并未出现在上述网络关系图中，因为 Word2Vec 认为张无忌和赵敏的相似度并不高。这可能是因为小说中赵敏与张无忌的关系发展较为突然，而在现实中这种关系可能不会如此紧密。

二、实现过程

准备语料

1. 《倚天屠龙记》文本文件
2. 自定义分词词典（包括小说中的人物名，约180个）
3. 停用词表

准备工具

1. Python 标准库：Pandas, Numpy, Scipy
2. 中文分词工具：Jieba
3. 单词向量化工具：Word2Vec
4. 网络图工具：NetworkX

数据预处理

1. 文本文件转换为 UTF-8 编码格式
2. 文本文件分句、分词（使用 Jieba）
3. 文本文件分句、分词、分析词性（主要针对人名）
4. 更新自定义词典，重新分词（整个过程需反复调整）
5. 手动少量删除（例如：赵敏笑，应改为“赵敏笑”）

Word2Vec 训练模型

1. 采用 300 个维度
2. 过滤词频小于 20 次的词
3. 滑动窗口大小为 20
4. 下采样参数为 0.001

生成实体关系矩阵

1. 使用 Word2Vec 模型填充实体关系矩阵
2. N*N 维度，N 是人名数量

NetworkX 生成网络图

1. 节点为人名
2. 边表示两个人之间的关系

三、部分代码实现

```python import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.posseg as posseg

数据分词和清洗

renmingfile = "yttljrenming.csv" jieba.loaduserdict(renmingfile) stopwordsfile = "stopwordshagongdakuozhan.txt" stopwords = pd.readcsv(stopwordsfile, header=None, quoting=3, sep="t").values[0]

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

def cutjoin(s): news = list(jieba.cut(s, cutall=False)) stopwordsextra = set([""]) for seg in news: if len(seg) == 1: stopwordsextra.add(seg) news = set(news) - set(stopwords) - stopwordsextra result = ",".join(news) return result

def extractname(s): news = posseg.cut(s) words = [] flags = [] for k, v in news: if len(k) > 1: words.append(k) flags.append(v) fullwf["word"].extend(words) full_wf["flag"].extend(flags) return len(words)

Word2Vec 向量化训练

numfeatures = 300 minwordcount = 20 numworkers = 4 context = 20 downsampling = 1e-3

from gensim.models import word2vec

modelfilename = 'yttljmodel.txt' model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=numworkers, size=numfeatures, mincount=minwordcount, window=context, sample=downsampling)

model.save(modelfilename)

建立实体关系矩阵

entity = pd.readcsv("combinedrenming.csv", header=None, indexcol=None) entity = entity.rename(columns={0: "Name"}) entity = entity.setindex(["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() 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 展示人物关系图

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import pygraphviz from networkx.drawing.nxagraph import graphvizlayout

生成网络图的具体代码略

```

通过以上分析，我们可以更好地理解《倚天屠龙记》中的人物关系，并且可以将这种方法应用于其他文本分析任务中。希望这些内容能够为读者带来一些启发和帮助。