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使用pyltp的工具,基于中文依存句法的四大名著人物情节分析系统。分为整体分析和章节分析两大模块,实现了人物篇幅分析,故事发生地分析,主要人物情绪变化分析,人物互动情况分析.

Primary LanguagePython

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人物篇幅分析,故事发生地分析,人物互动情况分析 结构

主要人物(地点)篇幅统计策略

本文对小说主要人物(地点)的衡量指标有两个,第一个是在文中出现的次数(词频),第二这是在文中的覆盖范围(文档频率)。基于这二者,篇幅占比的统计策略如下:
主要人物地点
步骤:

  1. 提取小说每一章节,进行命名实体识别
  2. 抽取其中的人名(地名),并统计每个章节人名(地名)频率
  3. 抽取词频最高的前三个人名(地名)作为章节主要人物
  4. 对所有章节的主要人物进行文档频率统计(章节数)
  5. 基于文档频率,构建篇幅占比图

人物互动关系识别策略

基于依存句法树进行人物互动关系的识别,主要提取特定句子成分(主谓宾),策略如下: 人物工作关系
步骤:

  1. 对章节正文进行断句
  2. 对句子进行分词,词性标注以及依存句法分析
  3. 基于SBV,找出主谓关系
  4. 基于VOB, 找出动宾关系
  5. 基于COO,找出主语和宾语的并列词
  6. 将对应的主谓关系和动宾关系整合为主谓宾结构,并构造互动关系图