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人物关系图谱插件

height: 60 }, ], links: [ { from: 'a', to: 'b', text: '关系 1', color: '#43a2f1' }, { from: 'a', to: 'c', text: '关系2' }, { from: 'b', to: 'c', text: '关系3' }, ] } // 以上数据中的node和link可以参考"Node节点 "和"Link关系"中的参数进行配置 this. 原网站【使用vue实现的人物关系图谱 – 简书 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/153314.html原文链接:https://javaforall.cn

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用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析人物关系(上篇)

[权力的游戏] 我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph,并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。 数据集 本文的数据集来源:冰与火之歌第一卷(至第五卷)1 人物集 (点集):书中每个角色建模为一个点,点只有一个属性:姓名 关系集(边集):如果两个角色在书中发生过直接或间接的交互,则有一条边;边只有一个属性 Gephi 界面] 边的粗细由边的权重属性来决定: 在外观-边-大小-Ranking 中选择边的权重 [Gephi 界面] 导出图片再加个头像效果 [权力的游戏] [权力的游戏] 大功告成,一张权力游戏的关系谱图上线 :) 每个节点可以看到对应的人物信息。

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    用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析人物关系(下篇)

    [权力的游戏] 在上一篇1中,我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了<权力的游戏>中的人物关系。在本篇中,我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。 顶点表示数据,边是由两个顶点唯一确定的,表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性,以存储更多的信息。

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    Python 自然语言处理《釜山行》人物关系

    前两天的 R 语言版:R 语言分析《釜山行》人物关系 让很多人都很惊叹,今天小编发糖,给大家送上 Python 版。 本文使用 jieba 库对 《釜山行》中的人物关系进行提取,然后使用 Gephi 软件进行关系可视化处理,得到可视化的人物关系。 1. 使用 jieba 库对《釜山行》的剧本进行关系实体。 这里的实体指的是人物。 lineNames = [] # 每段内人物关系 jieba.load_userdict("dict.txt") # 加载字典with codecs.open("busan.txt 2 出现实体之间的关系 提取中文之间的实体关系是一个很复杂的算法,但是这里并不需要提取到具体的关系。只需要直到他们之间是否有关系。所以,判断是否有关系,通过一句话里面是否有这两个实体。

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    带你制作《我们与恶的距离》人物关系

    8刀,买不了吃亏买不了上当 今天除了专程给大家推剧,主要是想画一张剧里的人物关系图,关系图可能涉及剧透,还没看剧的快去看剧,这篇文章留到以后看就好了。 这部剧的人物关系没有复杂到一定要靠画图梳理的地步,不过之前见到过一张狼人杀版《人民的名义》的关系图,印象深刻,所以想要模仿着画一下。 这样我们在前期就不需要考虑布局问题,等到把人物关系大概捋顺了,再调整位置,让箭线尽量不要发生交叉即可。 (也可以重复进行复制-粘贴,不过相比之下就麻烦很多) 确定了工具和做法之后,就是梳理剧中人物的主要关系。 我是看完以后先回忆了主要人物之间的关系,简单画了一下,后面几天还会继续完善。 剧中主要人物关系图 之后的主要任务一是补全更多的人物,二是给每个人配上头像和剧中身份。

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    Python基于network模块制作电影人物关系

    在我们生活的世界中,每一个人以及每一个事物相互之间都存在着关系,有直接关系,也有间接关系,最终会形成一个无形的大的关系网。 下面我们来分析《复仇者联盟4》人物关系: import pandas as pd #导入绘图模块 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt 节点标签字体大小,默认值为12 nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=9) # 生成结果 plt.axis('off') plt.title('《复仇者联盟4》人物关系

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    Python文本挖掘:基于共现提取《釜山行》人物关系

    《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,我们认为两个实体间存在某种联系。 字典类型relationships保存人物关系的有向边,该字典的键为有向边的起点,值为一个字典edge,edge的键是有向边的终点,值是有向边的权值,代表两个人物之间联系的紧密程度。 点击刷新按钮,右侧显示最终的人物关系图。为了优化显示的效果,还可以调整左边的参数。 ?

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    小蛇学python(12)分析《今生今世》人物关系图谱

    今天我们就来分析一下在他所写的自传中的人物关系图谱,分析一下胡兰成到底和多少女人有关系。 #synonymous_dict.txt是角色的别名 #其他两个文件是存放程序计算所得各个人物关系之间的边的权重 TEXT_PATH = 'jsjs.txt' DICT_PATH = 'person.txt 基础关系图谱 ? 恋人关系图谱 设计思想 整个程序的实现过程是这样的。 首先,我们预先准备好语料库。 PS下载这个软件需要用到java组件,需要下载一个jre,听过来人一句劝告,千万不要下载最新的那个10的那个版本。 然后就是Gephi简单的使用教程。放几张网图,大家学习一下。 ? 新建工程 ?

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    用word2vec解读延禧攻略人物关系

    阅读难度:★★☆☆☆ 技能要求:机器学习、python、分词、数据可视化 字数:1500字 阅读时长:6分钟 本文结合最近热播的电视剧《延禧攻略》,对其人物关系在数据上进行解读。 通过从网上收集相关的小说、剧本、人物介绍等,经过word2vec深度学习模型的训练,构建人物关系图谱,并通过可视化的方式进行展示。 1 图谱 先看看全剧人物关系图谱: ? 节点越大、越靠近中心,在剧中与其他角色的关系越错综复杂。 我们把图放大,观察下: ? 可以发现: 璎珞、尔晴、吉祥、明玉、锦绣、傅恒 这6位人物是全剧中推动剧情发展的关键所在。 这个图谱还可以看各个人物与其他人物的关联度 ? 再看下乾隆与其他人的关系: ? 当然我们也可以通过代码查询: ? 词语转化为向量的关系如下图所示: ? word2vec可以学习到词语之间的关系,原理是在文本中相关的词总是大概率的同时出现。再看下图: ? 从图上看,word2vec可以学习到各种有趣的关系

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    用Bi-GRU语义解析,实现中文人物关系分析

    而实体识别和关系抽取是构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。关系抽取可以简单理解为一个分类问题:给定两个实体和两个实体共同出现的句子文本,判别两个实体之间的关系。 使用CNN或者双向RNN加Attention的深度学习方法被认为是现在关系抽取state of art的解决方案。已有的文献和代码,大都是针对英文语料,使用词向量作为输入进行训练。 模型的训练和使用 其中用来训练的语料获取,由于中文关系抽取的公开语料比较少。 我们从distant supervision的方法中获取灵感,希望可以首先找到具有确定关系的实体对,然后再去获取该实体对共同出现的语句作为正样本。 负样本则从实体库中随机产生没有关系的实体对,再去获取这样实体对共同出现的语句。 对于具有确定关系的实体对,我们从复旦知识工厂得到,感谢他们提供的免费API!

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    Python分析红楼梦,宝玉和十二钗的人物关系

    红楼梦出场人物很多,人物关系极其复杂,这次我们用Python来分析主人公贾宝玉和他的姐妹们,金陵十二钗之间的关系,做一个简要的分析。 人物关系 我们采用共现的技术来建立人物关系,即一段文字中两个人物出现,则给这两个人物的联系记上一笔,若以后在其他语句中再出现,再加上一笔,以此类推,直到找到所有人物关系节点。 我们使用Python中Echarts将人物关系网画出来: ? 这里圆圈的大小代表人物出场的频率,通过将鼠标发在两个人物之间的边上面,可以显示人物之间关联的次数: ? 人物关系网大全 上面展示的分析仅仅是宝玉和十二钗之间的简单分析,并不能看到整个红楼梦的全貌,这里给大家分享一个人物关系网大全: https://grapheco.github.io/InteractiveGraph 在这里你可以看到红楼梦几乎所有人物和关键地点之间的联系。 用鼠标点击人物头像后会出现相关介绍: ? 也可以看到和其他人物之间的关系,和这个人物的主要事件: ?

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    《斗罗大陆》人物关系可视化

    今天辰哥来教大家从一本小说/名著里面提取出人名,并对人名之间的关系进行统计(同一段里面人名两两出现),根据人名之间的关系进行绘制关系图--gephi 核心知识点: 提取文本中人名 统计文本中人物之间的关系 ,并建立有向图,最后绘制人物关系图。 02 提取人物关系 1.制作姓名字典 [7dd63338-5a43-4b9d-a323-23f42e2d2863.png] [73ca7d44-98d8-4380-8cd2-2613781f5875 [2e256e4f-f24a-4271-8082-5f5b16c92d6d.png] 2.建立人物有向关系 [338a7e8c-e106-44bb-8101-f87dd248001d.png] 通过构建的人物名在每一段中两两出现的进行统计 最终点击左下角导出图片 [d83a94e4-8b4e-4d63-b025-2c9be2d098fa.png] 04 小结 本文讲解了提取文本中人名并统计文本中人物之间的关系,最后绘制网络关系图,不明白的地方可以在下方留言

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    总结Java关系

    什么是关系关系是指事物之间存在单向或双向的作用或者影响的状态。其中类与类之间要么有关系要么没关系,感觉这句话有点说的很无耻,谁都知道,但是其中奥妙在于很难确定类与类之间是否有关系Java类有关系的6种情况 继承:extends【is-a】 实现:implements【can do】 组合:类是成员变量【contain-a】 聚合:类是成员变量【is-a】 依赖:是除了组合与聚合外的单向弱关系 继承: 继承关系包括子类和父类、子接口和父接口之间两种继承关系。用空心三角形和实线表示这种继承关系。 ? 实现: 类和接口之间的关系,用空心三角形和虚线表示。 ? 聚合: 关联关系的一种特例,是整体和部分的关系,即has-a的关系。整体和部分之间是可分离的,拥有各自的生命周期。 和组合关系的整体和部分关系不同的是:该整体包含很多个部分,但这里的部分都是相同的。 比如鸟群和鸟的关系是聚合关系,鸟群中每个部分都是鸟。由空心菱形和实线箭头表示。 ? 组合关系: 也是关联关系的一种特例,它体现一种contains-a的关系,这种关系比聚合更强,也称为强聚合。

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    中科大徐童:视频人物社交关系图生成与应用

    在多种多样的语义线索中间,人物社交关系是最核心的线索。 2. 这时互动行为会对人物关系产生一些干扰。 针对上面的问题,我们在去年有一个相关工作,尝试增加视频中的文本信息,包括台词、实时弹幕,强化对人物关系的判断。 但在我们的工作中,即使两个人没有同时出现,通过人物对话中对关系的描述,可以间接得到人物关系。 上面工作的局限性在于,没有充分利用人物之间社交关系的传递性。 视频人物社交关系图应用概览 人物社交关系图可以有效提升用户体验,支撑语义的智能应用。 社交关系图本身可以帮助观众更好地理解剧情。 智能应用:剧情片段描述、剧情因果串联。 有了完整的人物关系图之后,就能更好地解释这些剧情。 2. 基于社交关系的视频人物检索 基于社交关系图的视频人物检索,即把视频中某一个人物出现的片段全部挖掘出来。

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    D3 实现《天龙八部》人物关系可视化

    钟灵毓秀 某很小很小,应该有记忆起,就看了《天龙八部》,不过当时年幼,只看得打打杀杀的武斗场景拍案叫绝,对其中纷繁复杂的人物关系一窍不通,上大学时再一次由于强烈的好奇心,N 刷了这部剧,才算逐渐理解。 给主要人物都配了剧照,并在圆形图片下标上了名字,其他的一些人物直接上纯色,这个色彩搭配还行hhh,一来突出主次,二来图片太多的话,网页打开可能会很慢。 当点击某个人物的头像的时候,会加粗所有与该人物有关的关系线,关系线上标注了人物之间的关系,最开始我是直接默认标注人物关系的,但是密密麻麻不太友好。 最后一点,整个可视化关系图是可以拖拽的,这是 D3 赋予的能力。

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    Java集合框架关系图谱

    Java集合是用于存储数量不等的对象的容器,还可以保存具有映射关系的关联数组, Collection是集合接口,它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法。 Java集合大致分为下面四种类型:List,Set,Queue,Map。 List代表有序,可重复集合,Set代表无序,不可重复集合,Queue代表队列集合,Map代表具有映射关系的集合。 Java集合主要有Collection和Map接口派生,他们是集合的根接口。 List,Set,Queue继承Collection接口,如下继承图: Map接口的继承树: Java集合类图如下:本身想自己画个,但是画出的效果不太好,从网上找个例图。

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    java中集合关系

    java中集合关系图如下图所示: ?

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    NAACL2016年度论文:无监督神经网络理解虚构人物关系

    【新智元导读】非监督式学习如何确定小说中动态的人物角色关系?本论文提出了一种新的神经网络架构的RMN,通过结合词典学习来对关系描述符进行学习,是深度循环自编码器的一种新的变体。 论文亮点 论文提出了非监督关系建模,该模型同时对一组文学人物关系描述符及关系轨迹进行学习。不同于对一个特定关系分配一个独立的描述符,经过模型学习后的轨迹是描述符序列,如图1所示。 ? 方法 为了识别所提到的人物,论文运行了Bamman等人(2014年)的“图书-NLP”渠道,,我们把一个间距定义为陈述前100个以及陈述后100个语言符号。 研究的数据集的所有间距包括了对恰好两个人物陈述。这是迫使数据大小减少的一个相当严格的条件,但是对于超过两个人物的间距,则通常会产生干扰。 这些可视化结果展示了RMN除了可以复原动态关系轨迹,也能够复原有用的静态人物及书籍代表。 相关分析表格 ?

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