李嬌 曹暉 李倩

摘 要：共現(xiàn)分析就是利用共同出現(xiàn)的關(guān)鍵詞來(lái)反映兩者之間的親疏程度。文章研究的是按段分詞來(lái)提取關(guān)鍵詞的詞頻。兩個(gè)關(guān)鍵詞在同一段中出現(xiàn)的次數(shù)越多，它們之間的聯(lián)系越密切，與反映的主題內(nèi)容越密切。通過(guò)給出的關(guān)鍵詞挖掘出頻繁項(xiàng)集，然后發(fā)現(xiàn)它們之間存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

關(guān)鍵詞：共現(xiàn)分析；詞頻；頻繁項(xiàng)集；關(guān)聯(lián)規(guī)則

1 研究現(xiàn)狀

1.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

共現(xiàn)分析在國(guó)外已經(jīng)相當(dāng)成熟了，最初是由法國(guó)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家提出來(lái)的[1]，發(fā)展至今差不多有50年了。起初主要應(yīng)用于文獻(xiàn)計(jì)量、圖書(shū)情報(bào)學(xué)等領(lǐng)域，隨著共現(xiàn)分析的發(fā)展成熟，20世紀(jì)90年代，共現(xiàn)分析應(yīng)用的范圍越來(lái)越細(xì)化，參與的學(xué)科越來(lái)越多，成果也越來(lái)越突出[1]。

1.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

相較于外國(guó)，國(guó)內(nèi)起步比較晚，共現(xiàn)分析發(fā)展的分界點(diǎn)在2007年，在此之前共詞的文獻(xiàn)量較少，2007年之后得到了蓬勃發(fā)展[1]，尤其是在情報(bào)學(xué)領(lǐng)域，如《情報(bào)雜志》《情報(bào)科學(xué)》和《圖書(shū)情報(bào)工作》這些期刊。

2 研究對(duì)象、目的和意義

2.1 研究對(duì)象

本文選取的研究對(duì)象可以是任意一本小說(shuō)，從網(wǎng)絡(luò)上下載電子版，將文本中所有的人名摘取下來(lái)，做成自定義詞典，以備后來(lái)分詞時(shí)使用。選取的小說(shuō)人物越多越好，因?yàn)槿宋锉姸?，關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，對(duì)于喜歡的讀者來(lái)說(shuō)，通讀全文耗時(shí)較長(zhǎng)，所以用計(jì)算機(jī)的方式分析全文，找到人物間的關(guān)聯(lián)。通過(guò)共現(xiàn)分析研究文章中人物與人物之間的聯(lián)系，進(jìn)一步地挖掘出不同人物的社交圈。

2.2 研究目的和意義

使用共現(xiàn)的方法得出的人物關(guān)系圖可以幫助讀者理清著作中的復(fù)雜人物關(guān)聯(lián)，更好地閱讀和理解作品；用共現(xiàn)分析方法研究人物關(guān)系，由可視化軟件呈現(xiàn)出的人物關(guān)系圖更加直觀，它拋開(kāi)人們的主觀判斷，以數(shù)據(jù)的大小為分析依據(jù)來(lái)說(shuō)明人物之間的親密程度。

3 使用的工具和方法及構(gòu)建過(guò)程

3.1 使用的工具和方法

在這里，筆者選用的編程語(yǔ)言是python語(yǔ)言，python語(yǔ)言簡(jiǎn)單，可移植性強(qiáng)，沒(méi)有框架。使用的中文分詞工具是jieba分詞，jieba的分詞功能強(qiáng)大而且好用。用到的方法有共詞分析、聚類(lèi)分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則。在進(jìn)行聚類(lèi)分析時(shí)可以使用SPSS繪制圖譜，在最后圖形可視化用到了可視化軟件Gephi。

3.2 人物關(guān)系圖的構(gòu)建過(guò)程

對(duì)于共現(xiàn)分析的分析流程，這些步驟并非固定的，可根據(jù)研究對(duì)象和目標(biāo)有選擇地省略或重復(fù)[2]?；诠铂F(xiàn)人物關(guān)系圖譜流程如圖1所示。

如果有兩個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)在整個(gè)文本的某一段落中，說(shuō)明這兩個(gè)關(guān)鍵詞之間有聯(lián)系，可能關(guān)系比較密切，也可能關(guān)系較其他關(guān)鍵詞疏遠(yuǎn)一點(diǎn)，所以，可以按照?qǐng)D1的流程最終繪制出人物關(guān)系圖，最后，對(duì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進(jìn)行合理的可視化表達(dá)。

3.2.1 確定高頻詞

將小說(shuō)中所有人物放在文本文檔中保存，從這些關(guān)鍵詞中確定高頻詞，主要是根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選取，具有一定的主觀性[3]。

3.2.2 設(shè)計(jì)共詞矩陣

對(duì)關(guān)鍵詞的共詞頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，設(shè)計(jì)共詞矩陣。對(duì)于所有的關(guān)鍵詞進(jìn)行兩兩組合并排序，最后所有的數(shù)據(jù)合并到一起，并去掉單個(gè)數(shù)據(jù)。在設(shè)計(jì)共詞矩陣的時(shí)候，可以選擇使用Excel構(gòu)建共詞矩陣。Excel作為統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件，具有這個(gè)功能。將上一步得到的高頻詞對(duì)復(fù)制到Excel中，使用Excel中的數(shù)據(jù)透視表功能即可獲得共詞矩陣。Excel表有個(gè)優(yōu)點(diǎn)，就是可以手動(dòng)添加，使得出的數(shù)據(jù)更精確[4]。

3.2.3 共詞聚類(lèi)分析法

對(duì)共詞矩陣進(jìn)行處理，揭示共詞信息。聚類(lèi)分析分為Q型觀測(cè)值聚類(lèi)和R型變量聚類(lèi)。R型變量聚類(lèi)主要是對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行的聚類(lèi)。聚類(lèi)分析時(shí)可以選擇統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS，將Excel中得到的共詞矩陣導(dǎo)入SPSS中。對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化以求得相似程度，利用Ochiai系數(shù)將共詞矩陣轉(zhuǎn)化為相關(guān)矩陣，利用Ochiai系數(shù)求出該矩陣的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)越大的變量相似性越高。根據(jù)置信度c將相關(guān)關(guān)鍵詞歸為一類(lèi)。c的值越大，相關(guān)關(guān)鍵詞越多。R型聚類(lèi)按層進(jìn)行聚類(lèi)，將相關(guān)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類(lèi)，最后再把整個(gè)分類(lèi)繪制成一張關(guān)系圖，用關(guān)系圖把所有的關(guān)鍵詞間的親疏關(guān)系表示出來(lái)[5]。

3.2.4 關(guān)鍵詞間的距離計(jì)算

另一種方法根據(jù)距離求得變量間的相似性，關(guān)鍵詞間的距離越小越具有相似性。在計(jì)算name1與name2之間的詞距的時(shí)候，可以選用歐氏距離計(jì)算公式，二維空間的計(jì)算公式如下：，|X|=。其中，ρ為點(diǎn)（x2，y2）與點(diǎn)（x1，y1）之間的歐氏距離；|X|為點(diǎn)（x2，y2）到原點(diǎn)的歐氏距離。即對(duì)人物關(guān)系圖中的節(jié)點(diǎn)中心度的研究，從人物關(guān)系圖中研究單個(gè)節(jié)點(diǎn)在人物圖中的位置，找到節(jié)點(diǎn)中心度，研究他們的共現(xiàn)強(qiáng)度以及跟整個(gè)文本的密切度。

4 圖譜繪制

使用可視化軟件Gephi繪制人物關(guān)系圖譜。將統(tǒng)計(jì)出來(lái)的關(guān)鍵詞詞頻導(dǎo)入可視化軟件Gephi中，進(jìn)行可視化繪圖，圖可以放大或者縮小。假設(shè)我們想要了解這部作品中圖的節(jié)點(diǎn)特征向量中心度，找到這部作品中最關(guān)鍵的話(huà)題人物，圍繞著誰(shuí)展開(kāi)的故事情節(jié)。其次，可以將圖中節(jié)點(diǎn)以節(jié)點(diǎn)大小來(lái)排序，以分清全體人物的主次，與主題內(nèi)容聯(lián)系的親疏遠(yuǎn)近程度。再者，對(duì)圖進(jìn)行歸類(lèi)分割，用過(guò)濾工具將值相同的節(jié)點(diǎn)或者邊用不同的顏色標(biāo)出來(lái)，為了分辨出同樣詞頻的關(guān)鍵詞哪個(gè)是哪個(gè)，不致混淆。改變斥力強(qiáng)度來(lái)改變邊的長(zhǎng)短，選中顯示標(biāo)簽即可。最后預(yù)覽，將圖進(jìn)行美化和修改，再將圖可視化的結(jié)果輸出[6]。

5 關(guān)聯(lián)分析法

關(guān)聯(lián)規(guī)則即關(guān)鍵詞A的出現(xiàn)對(duì)于關(guān)鍵詞B的出現(xiàn)的影響，從而發(fā)現(xiàn)兩者之間有趣的關(guān)系。支持度和置信度是評(píng)價(jià)關(guān)聯(lián)規(guī)則的標(biāo)準(zhǔn)[7]。

對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘使用的方法如圖2所示。

以一個(gè)包含A與B兩個(gè)關(guān)鍵詞的二項(xiàng)集為例，可以通過(guò)公式求得包含{A，B}項(xiàng)目組的支持度，若支持度大于等于所設(shè)定的最小支持度門(mén)檻值時(shí)，則{A，B}稱(chēng)為高頻項(xiàng)目組。最小支持度是自己給定的。本論文研究計(jì)算頻繁3項(xiàng)集（name1，name2，name3）的支持度，以此來(lái)找到大于等于最小支持度的高頻項(xiàng)目組。

置信度的公式求解，以頻繁二項(xiàng)集{A，B}為例，置信度confidence（A=>B）=p（B|A）。通過(guò)這個(gè)公式計(jì)算頻繁項(xiàng)集的置信度。本論文通過(guò)計(jì)算頻繁3項(xiàng)集的支持度和置信度，是否滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度，來(lái)判定它們之間是否具有關(guān)聯(lián)規(guī)則[8]。

將所有的關(guān)鍵詞放入數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用先驗(yàn)算法第一次掃描數(shù)據(jù)，產(chǎn)生候選項(xiàng)集，每個(gè)關(guān)鍵詞都是候選項(xiàng)集，對(duì)每個(gè)出現(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行計(jì)數(shù)。設(shè)定最小支持度閾值，確定頻繁一項(xiàng)集，假設(shè)頻繁1項(xiàng)集的集合為C1。再次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，為了挖掘出頻繁2項(xiàng)集，將頻繁1項(xiàng)集的集合C1進(jìn)行連接，得到頻繁2項(xiàng)集的集合C2，計(jì)算頻繁2項(xiàng)集的支持度，并與最小支持度比較，將沒(méi)有候選的關(guān)鍵詞從集合C2中刪除，剩下的都是符合的。同樣的，第3次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，將頻繁2項(xiàng)集的集合進(jìn)行連接，然后剪枝，得到頻繁3項(xiàng)集。

得到的頻繁3項(xiàng)集可以產(chǎn)生很多關(guān)聯(lián)規(guī)則，但只有滿(mǎn)足最小置信度閾值的才是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，由它們直接產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則[9]。

6 結(jié)語(yǔ)

共現(xiàn)分析在中國(guó)起步較晚，應(yīng)用于文學(xué)作品構(gòu)建人物關(guān)系圖更是晚很多年。本論文研究的構(gòu)建小說(shuō)或者劇本的人物關(guān)系圖，將共現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則相結(jié)合，不僅構(gòu)建人物關(guān)系圖，也通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出了頻繁項(xiàng)集是否滿(mǎn)足關(guān)聯(lián)規(guī)則[10]。

共現(xiàn)分析在各個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)有了很好的發(fā)展，希望自己能從這個(gè)領(lǐng)域中收獲一些知識(shí)，也希望自己在學(xué)的時(shí)候能夠發(fā)現(xiàn)一些別人還沒(méi)發(fā)現(xiàn)的東西，為學(xué)術(shù)界作一些貢獻(xiàn)。

將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于劇本人物中是一個(gè)不錯(cuò)的主意，發(fā)現(xiàn)人物間的頻繁項(xiàng)集，找到一些有趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

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