文/Kingshine 图片来源于网络
如今大火的电视剧《都挺好》源于阿耐的同名小说，今天我们来对这部小说使用python分析一下人物关系。本文主要使用google推出的word2vec进行分析。使用的库主要有jieba、gensim。
一、文本准备
从网上下载《都挺好》小说txt。打开查看如下所示：
可以看出，文本中有分段以及大量的换行符，所以在读取文本时需要先去除这些符号。读取文本函数如下：
二、文本分词
在使用word2vec进行模型训练之前，首先需要将文本处理成word2vec可以操作的格式，即分词后使用空格分隔的文本。本文使用jieba进行分词，为了提高分词效果，加入了用户字典和停用词设置。
用户字典格式为：
停用词格式为：
以下是添加用户字典的代码：
以下是添加停用词设置：
下面开始分词，一开始直接使用jieba分词，但是后面做相似度分析的时候效果不好，因为好多无关词性的词也跑出来，如下图：
所以为了提高效果，在分词的时候加入了词性，分词的代码如下：
调用函数之后会产生两个文件，一个文件是分词的文件，用来进行word2vec训练，另一个文件存储分词相应的词性。此时，我们还需要一个能根据词来查询其词性的方法，代码如下：
三、模型训练
经过第二步的分词之后，就可以进行训练了。训练主要是调用word2vec相关的函数将词向量化，主要代码如下：
模型已经生成，我们可以调用模型来看一下具体某个词的词向量
是一个200维的向量。维度可以由我们定义。至此，模型已经训练好。下面进行测试。
四、模型测试
如果此时直接使用模型，效果和之前一样，我们可以利用已生成好的词性文件来进行优化。主要思路是当查找到与目标相似度较高的词时，查询其词性，如果是想要的词性，就输出，不是就抛弃。具体代码如下：
本次求与“苏大强”相似度最高的10个词，运行结果如下
效果确实好多了。但是发现这些词没有文章中的主人公。查看苏大强与蔡根花的相似度：
运行结果如下：
苏大强与蔡根花的相似度明明很高，为什么求相似度top10时没有她。
还有其他主人公的相似度比上面的词相似度低一些，但是要更加的有用。如何能显示出更多有效的词呢。
后来经过排查，发现是因为“蔡根花”词性为空，所以在进行优化时，就把本文的人名优化去了，原因是jieba没有把这些词当做人名（nr）。
五、模型优化
针对这种情况，我们有两种解决方式，第一种是将这些人名的词性加入到词性文件，这样在查找时，就可以找到。第二种方式是直接寻找指定词与目标词的相似度。第二种目标性更强，下面我们直接用用户字典里的词作为与目标“苏大强”的相似度比较。
还是不太好看，排序输出后为：
从结果中可以看出，苏大成与蔡根花的相似度最高，蔡根花是苏大成的保姆，也是他的 “宝贝”，也挺符合故事情节的。
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