Skip to content

JoeCao/PythonHLM

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

3 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

用Python读红楼

最近受到这篇文章用Python读金庸武侠的启发。作为古典文(zhuang)学(bi)青年,一定要用Python来试试我读了20年的《红楼梦》。

首先从网上找到了红楼梦.txt(不清楚版本,可能是程甲版)和对应的人物表。

把人名加入词库,然后用结巴分词切分整个文章(我没有区分前八十回和后四十回),加入gensim的训练中

def tranning():
    with open('hlm.txt') as f:
        data = [line.strip()
                for line in f.readlines()
                if line.strip()]

    sentences = []
    for line in data:
        words = list(jieba.cut(line))
        sentences.append(words)
    model = gensim.models.Word2Vec(sentences,
                                   size=100,
                                   window=5,
                                   min_count=5,
                                   workers=4)
    return model

训练生成一个以词向量表示词的模型,下面就用代码来找找和宝钗相似的人物吧。

    for k, s in model.most_similar(positive=["宝钗"]):
        print('{}:{}'.format(k, s))

探春:0.9595787525177002 紫鹃:0.9429049491882324 黛玉:0.9325058460235596 林黛玉:0.9230709075927734 李纨:0.9200501441955566 湘云:0.9067497253417969 袭人:0.9052997827529907 薛姨妈:0.9024999737739563 贾琏:0.899409294128418 宝玉:0.8973875045776367

电脑认为探春和宝钗的相似度最高,回想起第五十六回《敏探春兴利除宿弊 贤宝钗小惠全大体》,都是治家的好手,算是有点道理。 但是这个第二相似的是紫鹃,为什么不是袭人?看来还是没读懂? 第三名是黛玉,这个不奇怪,所谓“钗黛一体”,红学家论述很多。(这里说明一下,因为目前还没法把黛玉和林黛玉这两个名字合为一个人,可能结果有些偏差)

下面用相似关系的来试试

find_relationship(model, '黛玉', '紫鹃', '宝玉')
给定“黛玉”与“紫鹃”,“宝玉”和“平儿”有类似的关系

我本意是晴雯或者袭人吧,不过这里平儿乱入,是不是说明了宝玉的一些小心思,呵呵,耐人寻味。

下面用K-Means算法,来聚类试试

类别1:
贾敬, 贾珠, 贾宝玉, 贾琮, 贾菌, 贾芹, 贾菖, 贾菱, 巧姐儿, 王子腾, 
王仁, 王熙凤, 薛宝钗, 林妹妹, 贾蓉之妻, 甄宝玉, 绮霰, 檀云, 茜雪, 春燕, 
坠儿, 四儿, 佳蕙, 待书, 入画, 彩屏, 翠墨, 莲花儿, 珍珠, 玻璃, 
翡翠, 小红, 金钏, 玉钏, 彩霞, 素云, 翠缕, 宝珠, 小螺, 傻大姐, 
焦大, 李贵, 锄药, 墨雨, 来旺, 隆儿, 昭儿, 喜儿, 王信, 龄官, 
蕊官, 藕官, 宝官, 文官, 葵官, 空空道人, 甄士隐, 小童, 神瑛侍者, 警幻仙子, 
贾雨村, 封肃, 冷子兴, 林如海, 李嬷嬷, 门子, 冯渊, 拐子, 刘氏, 板儿, 
青儿, 周瑞, 智能, 詹光, 吴新登, 秦业, 金氏, 戴权, 张材家的, 水溶, 
净虚, 赵嬷嬷, 程日兴, 花自芳, 多浑虫, 卜世仁, 倪二, 马道婆, 周姨娘, 蒋玉菡, 
云儿, 张道士, 傅试, 宋嬷嬷, 鲍二家的, 金文翔, 柳湘莲, 赖尚荣, 邢岫烟, 李婶娘, 
李纹, 李绮, 胡君荣, 乌进孝, 女先儿, 夏婆子, 柳家的, 佩凤, 尤三姐, 尤老娘, 
张华, 俞禄, 秋桐, 喜鸾, 王善保家的, 邢德全, 孙绍祖, 王一贴, 
类别2:
黛玉, 宝钗, 贾政, 贾琏, 贾母, 宝玉, 王夫人, 凤姐, 薛姨妈, 邢夫人, 
尤氏, 李纨, 刘姥姥, 袭人, 晴雯, 麝月, 紫鹃, 鸳鸯, 平儿, 
类别3:
贾赦, 贾珍, 贾环, 贾瑞, 贾蓉, 贾兰, 贾蔷, 贾芸, 史湘云, 薛蟠, 
薛蝌, 林黛玉, 香菱, 妙玉, 赵姨娘, 秋纹, 司棋, 雪雁, 琥珀, 莺儿, 
丰儿, 彩云, 宝蟾, 茗烟, 焙茗, 兴儿, 芳官, 周瑞家的, 秦钟, 冯紫英, 
赖大, 林之孝, 林之孝家的, 尤二姐, 

看见类别2都是主角,类别3是配角,类别1就是跑龙套的了

再采用层级聚类的方式 得到如下的图 Alt text 这幅图绿色的线都是主角,有些聚类比较准确,比如贾政、贾赦属于兄弟俩。 藕官、小红、春燕、坠儿都在丫头的分类里面。 有些比较搞笑,薛姨妈和李纨归为一类,难道因为都是寡妇的缘故吗(:-D)? 薛蟠和妙玉分在一类,这是什么鬼?难道预示了妙玉"无瑕白玉遭泥陷"的结局吗? 以上就是我的分析, gensim都是初学,就一个小时,一个新的红学家就诞生了,😄

严肃的来说,因为红楼梦属于明清小说,行文有很多和现代文不一样的地方,结巴分词不能很好的切词,导致学习效果比较差。 以上分析纯属逗乐,不能当真。

About

用Python读红楼

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages