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author:魏振东
data：2019.12.18
func:绘制三国演义人物关系图
"""
import codecs
import jieba.posseg as pseg
import xlwt
def excel_write(names,workbook):
# 创建一个worksheet
worksheet = workbook.add_sheet('node
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2023-09-04 17:07:52
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基于共现发现人物关系的python实现
1.共现关系在文献计量学中,关键词的共词方法常用来确定该文献集所代表学科中各主题之间的关系。而在这里，我们需要通过分析一篇小说或剧本，来分析剧中各个角色之间的人物关系。两者有很相同的地方。一般我们认为，在一篇文章中的同一段出现的两个人物之间，一定具有某种关联，因此我们的程序的大致流程也可以确定下来。我们可以先做分词，将每一段中的人物角色抽取出来，然后以段落
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2023-06-21 16:40:50
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在如今大数据和自然语言处理（NLP）蓬勃发展的背景下，人物关系抽取作为一种重要的文本分析任务，逐渐引发了开发者和企业的广泛关注。人物关系抽取旨在从文本中识别出人物及其之间的关系，以便实现更复杂的数据分析和信息检索。这一技术被广泛应用于社交网络分析、舆情监测、智能客服等许多业务场景。
> **用户原始反馈：**
> “我们希望能够自动化分析用户评论，将涉及的员工与他们的合作关系整理出来，这样的功能
本发明涉及信息处理领域，特别涉及图像目标检测以及知识图谱中的关系抽取算法。背景技术：图像目标检测目的是在于检测图像中包含的所有物体，基本做法是将图像划分区域后再对每个区域进行图像分类。知识图谱中的一个关键技术就是关系抽取算法。目前主要使用神经网络来解决关系抽取问题，将词向量和位置向量进行联合训练。然而目前已有的关系抽取全部是应用于文字信息中，本发明通过融合知识图谱与图像特征的信息，解决图文知识图谱
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2023-10-28 07:57:37
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文章目录Python - 基于共现提取绘制《流浪地球》人物关系(Gephi)1.项目相关概念1.1 共现网络1.2 jieba分词库1.3 Gephi2.项目分析3.项目编写3.1 初始化以及引入项目所需库3.2 提取人物集以及统计人物出现次数3.3 分析人物关联关系3.4 生成Gephi所需格式化文件4.Gephi绘制关系图4.1 下载安装Gephi4.2 导入电子表格4.3 修改渲染属性4.
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2023-12-07 15:22:25
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前言bert模型是谷歌2018年10月底公布的，反响巨大，效果不错，在各大比赛上面出类拔萃，它的提出主要是针对word2vec等模型的不足，在之前的预训练模型（包括word2vec，ELMo等）都会生成词向量，这种类别的预训练模型属于domain transfer。而近一两年提出的ULMFiT，GPT，BERT等都属于模型迁移，说白了BERT 模型是将预训练模型和下游任务模型结合在一起的，核心目的
在自然语言处理（NLP）领域，抽取人物之间的关系是一个重要且具有挑战性的任务。这项任务通常涉及从文本中识别出不同的人物角色及其之间的关系。通过利用现代深度学习技术和传统的规则基础方法，我们可以有效地提取出隐藏在文本中的这种结构化信息。接下来，我们来详细介绍如何实现这一目标。
### 环境准备
首先，我们需要准备好开发环境。我们将使用一些流行的库和工具，如spaCy、NLTK，以及深度学习框架T
Python实战案例:金庸的功夫流派、人物关系的分析案例(上）一、项目说明在香港的探案剧中， 经常见到这样的场景，为了分析某一桩谋杀案或者是失踪案，会把案件的可疑人员和与被害者的关系人员全部找出来，构建一个关系网。对关系网中的每一个人分析其做案动机。如下图所示。类似上图这种网络关系的图表，可能使用python的networkx来进行网络关系图的绘制。不过，这里没有案件，这里没有被害人。我们以金庸的
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2023-11-21 19:23:07
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摘要本文接着 知识图谱系列——关系抽取（1）[1]，继续介绍一个2019年新出的非常好的方法R-BERT[2] 。该方法使用预训练模型 BERT 到句子级别关系抽取任务上，取得了很好地效果。其主要贡献在于率先将 BERT 用在了关系抽取任务上, 探索了实体和实体位置在大型预训练模型中的结合方式，也证实了可以通过在实体前后加标识符得方式表明实体位置强化表征, 代替传统位置向量得做法，实际工业实践效果
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2024-08-11 12:42:58
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一、数据库驱动类、端口、默认用户名密码数据库驱动端口用户名密码MySQLcom.mysql.jdbc.Driver3306rootrootDB2com.ibm.db2.jcc.DB2Driver50000db2inst1db2inst1Oracleoracle.jdbc.OracleDriver1521systemmanagerSQLServercom.microsoft.sqlserver.jd
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2024-07-31 14:06:50
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《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。实体间的共现是一种基于统计的信息提取。关系紧密的人物往往会在文本中多段内同时出现，可以通过识别文本中已确定的实体(人名)，计算不同实体共同出现的次数和比率。当比率大于某一阈值，我
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2023-10-08 17:18:30
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Python实战案例:金庸的功夫流派、人物关系的分析案例(下）前面关于金庸小说的门派、功夫、人物及小说正文已经从网站上面下载到了本地，后面就需要通过一些金庸小说中武侠江湖的数据分析。四、射雕郭靖黄蓉的关系分析对于《射雕英雄传》这个剧本来说，郭靖和黄蓉无疑是读者关注的主人公。现在爬取的小说正文已准备就绪，可以通过jieba分词的自定义词典把小说中的人物加载，load_userdict方法可以帮助我们
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2023-10-12 14:02:33
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用到的工具jiebajieba分词，最好用的开源中文分词工具。他最主要的两个功能是分词和关键词的抽取。在这里我们需要用他的分词功能来提取文本中的人名。gephigephi是一个开源的复杂网络数据可视化软件，可用于探索数据分析、链路分析、社交网络分析、生物网络分析等。我们需要把数据处理成gephi可接受的csv格式，然后再进行绘制。实现流程代码实现分为三步，1. 人物出场次数统计。2. 人物关系统计
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2023-08-09 06:07:13
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接 基于共现发现人物关系的python实现 得到的结果，可使用python完成简单的关系图import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicod
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2023-09-08 16:30:25
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# Python 关系抽取实现指南
## 摘要
本文旨在向刚入行的小白开发者介绍如何实现“Python 关系抽取”。我们将以一种简单明了的方式介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例和解释。
## 目录
1. 简介
2. 关系抽取流程概览
3. 步骤详解
4. 代码示例
5. 结论
## 1. 简介
关系抽取是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它涉及从文本中提取实体之间的关系。P
原创
2023-09-01 15:06:59
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其实这种人物关系图网上教程一大堆，我也是照着做的。在这里说一下我出错的地方，以及需要注意的一些东西。注意：a. 代码缩进，我照着网上抄，网上的缩进不清楚然后我抄错了都没发现，结果出现了人名出现次数都为1的结果……b. 字符转码问题，这个一向很麻烦，出现decode error的话建议百度解决。我就出现了这种问题，需要将txt文件另存为，修改编码方式为utf8。 （当然不是所有问题都这么解决的）c.
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2024-08-21 17:59:17
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概述关系抽取是指从非结构化文本中抽取语义关系的一项基本任务。提取出来的关系通常发生在两个或多个特定类型的实体之间(例如，人、组织、地点等)， 比如在人际之间的关系有同门、朋友、夫妻、同事、父母、上下级等。 方法利用huggingface/transformers中的albert+fc进行中文句子关系分类。利用albert加载中文预训练模型，后接一个前馈分类网络。利用albert预训练模型
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2024-01-30 06:28:06
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今天做的是小说人物关系图，小说是我最喜欢的一本，我看了好多遍，闲听落花的《盛华》。共现：将每一段中的人物角色抽取出来，然后以段落为单位，统计两个角色同时出现的出现次数，并把结果存在一个二维矩阵之中。这个矩阵也可以作为关系图的矩阵，矩阵中的元素(统计的出现次数)就是边的权值。#这个是标准语法，可以得到人物和人物出现的次数，《盛华》人物太多，且jieba.load_userdict在我这里没有反应，我
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2023-09-24 15:53:04
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# Python人物关系图谱：探索复杂社交网络
随着社交网络的日益发展，展现人物之间的关系图谱变得愈发重要。在数据科学与网络分析中，人物关系图谱可帮助我们深入分析人与人之间的互动关系。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Python创建人物关系图谱，并配合一些可视化工具，提升我们的分析能力。我们还将展示**甘特图**和**类图**的使用方法，以帮助理解项目管理和对象关系。
## 1. 数据准备
原创
2024-10-25 06:32:16
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# 人物网络关系分析与可视化
## 引言
在现实生活中，人们之间的关系错综复杂，涉及到亲戚、朋友、同事等各种关系。人物网络关系分析与可视化技术可以帮助我们理清人际关系，了解人物之间的联系，并从中发现一些有趣的模式和信息。本文将介绍如何使用Python进行人物网络关系分析，并通过代码示例演示具体的实现过程。
## 数据准备
在进行人物网络关系分析之前，我们首先需要准备好相关的数据。通常，人物
原创
2023-09-07 06:17:05
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