哈利与赫敏注定有缘无分？《哈利波特》人物关系暗藏玄机
这几天，北京环球影城开启了最新一轮内测，在社交媒体上掀起热议，对参与测试游客放出的爆料，小伙伴们纷纷表示“馋哭了”。作为80、90后的童年心头好，“哈利波特的魔法世界”也是环球影城最受期待的主题景区之一，在正式开园探秘之前，我们先来通过数据梳理下哈利波特中复杂的人物关系，为正式入学“霍格沃茨魔法学校”做好准备~
记得小时候看《哈利·波特》小说的时候，最难记住的就是那些音译的名字，又长又多，最后只能关注那几个主要人物，跟着主要剧情一路过去，当个爽文看完了。
这就导致一些边缘人物根本没关注到，也错过了J·K·罗琳埋下的许多小伏笔。
比如卢娜与韦斯莱其实是邻居关系，这个在《火焰杯》中众人出发去世界杯时有伏笔，但是很少有人第一遍看的时候能注意到。
大概是为了从一开始就厘清人物关系，Medium上一位博主Tomaz Bratanic开发了一个小项目，用Selenium结合SpaCy来创建一个Neo4j哈利·波特人物图谱，把《哈利·波特》第一部中所有的人物都纳入一张网络中，人物关系一目了然。
从图谱中我们似乎可以看到，三人小分队中，哈利和赫敏的直接连接很少，这两人出现时基本罗恩都在，而罗恩和赫敏二人却连接很多，这让人不禁联想，难道从第一部开始，J·K·罗琳就安排好了罗恩和赫敏的姻缘了？
制作一个这样的图谱需要5步，动手试试？
八卦的事情我们先放在一边，还是先来看看Tomaz Bratanic是如何制作这一图谱的。
总体来说，整个过程被分为了5步：
爬取“哈利波特迷”网站数据
书籍文本预处理
基于 SpaCy 规则匹配的实体识别
推断字符之间的关系
将结果存储到 Neo4j 图形数据库中
作者将整个过程记录了一个Google Colab notebook，方便大家动手试试，链接如下：
https://github.com/tomasonjo/blogs/blob/master/harry_potter/HarryPotterNLP.ipynb
第一步，爬取“哈利波特迷”网站数据
“哈利波特迷”网站页面包含了第一本书中的人物列表，其中还包括了各个人物最初出现在哪一章，这可以帮助进一步消除字符的歧义，因此第一步就是去爬取“哈利波特迷”网站数据。
作者选择使用Selenium进行Web页面抓取，然后形成一个字符列表，其中包含人物最先出现的章节的信息，此外，每个角色都有一个网页，上面有关于角色的详细介绍。
例如，从赫敏·格兰杰的页面你可以观察到一个结构化的表格，其中包含了更多的信息，作者使用别名部分的实体提取然后添加其他字符细节，如家族和血型来丰富最后的人物图谱。
第二步，书籍文本预处理
由于文本中人物往往散布于文本的不同位置，其中涉及到的人物通常可以有多种不同的表达方式，例如某个语义关系中的实体可能是以代词形式（比如he和she）出现的，为了更准确且没有遗漏地从文本中抽取相关信息，必须要对文章中的指代现象进行消解。
在寻找合适的指代消解（Co-reference Resolution）模型时，作者考虑了NeuralCoref和AllenNLP，这两个模型都能提供指代消解功能。
但是在试用AllenNLP模型输入整个章节时，作者的内存不够，把一个章节分割成一个句子列表又运行得非常慢，所以作者最后还是使用了NeuralCoref，NeuralCoref很轻松地处理了整个章节，并且工作得更快。
准备好了文本，是时候从文本中提取提到的字符了。
第三步，基于SpaCy规则匹配的实体识别
作者一开始试了几个不同的命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）模型，SpaCy、HuggingFace、Flair，甚至是 Stanford NLP。
但是这些模型都不能很好地满足我的要求。因此，作者决定使用SpaCy基于规则的模式匹配特性，而不是自己训练模型。
根据第一步从网站上搜集的数据，现在已经知道我们需要在寻找哪些角色，下面只需要找到一种方法，在文本中尽可能完美地匹配他们。
首先必须为每个字符定义文本模式。这需要添加全名作为我们正在寻找的模式，然后我们使用空格将名称分开，并创建一个模式，将这个，名字中的每个单词分开。举个例子，如果我们定义了matcher模式，我们最终会得到3个不同的文本模式来表示给定的字符：
全名: 阿不思·邓不利多（Albus Dumbledore）
名: 阿不思（Albus）
姓: 邓布利多（Dumbledore）
当然，还会有许多特例，比如“天狼星布莱克”（Sirius Black），为了不将所有“黑色”（Black）和人物搞混，作者定义只有当“布莱克”是标题格式的，才会假设“小天狼星布莱克”被引用。
另外，还需要考虑当只提到姓时，如何匹配到正确的人，比如这句话，“Weasley, get over here!”，这里面的Weasley可能指向罗恩的任何一个兄弟姐妹，这时必须为实体消歧提出一个通用的解决方案。
第四步，推断字符之间的关系
解决了实体识别问题，其实就已经完成了整个工作中最难的部分。
推断角色之间的关系则非常简单，首先，需要定义相互作用的距离阈值或两个字符之间的关系。
作者将距离阈值定义为14，也就是说，如果两个字符在14个单词的距离内共同出现，那么我们假设它们一定是相互作用的。
此外，作者还合并了一些实体以避免扭曲结果，比如“哈利今天过得很愉快。他下午去找邓布利多谈话了。”
如果简单分析这句话，会让“哈利”和“邓布利多”发生两次互动，因此需要按照引用单个实体的相同字符的顺序合并实体，来解决重复统计的问题。
第五步，将结果存储到Neo4j图形数据库中
提取了字符之间的交互网络后，剩下的唯一工作就是将结果存储到图形数据库中。
导入查询非常简单，因为这里处理的是单向网络，如果使用的 是作者准备的Colab Notebook，那么创建一个免费的Neo4j Sandbox 或者免费的Aura数据库实例来存储结果将是最简单的。
最后，可视化结果，我们就能得到最终的人物关系图谱。
灵感来自《权利的游戏》人物图谱，下一步要分析哈利·波特宇宙
在文章中，作者表示，这一项目的灵感来源于此前Andrew Beveridge建立的《权利的游戏》人物图谱。
相比于《哈利·波特》，《权力的游戏》拥有更多的人物和剧情，生成的网络也更加复杂。
除了对整个1-8季进行分析，Andrew Beveridge还对每一季做了人物图谱分析，看看每一季中谁和谁是盟友，谁跟谁又是敌人。感兴趣的读者可以查看项目链接：
https://networkofthrones.wordpress.com/
相比而言，Tomaz Bratanic的《哈利·波特》人物图谱项目更容易上手，读者可以用第二部或第三部尝试这种方法，唯一需要稍微调整的是实体消除歧义过程。
《哈利·波特》人物图谱GitHub链接：
https://github.com/tomasonjo/blogs/blob/master/harry_potter/HarryPotterNLP.ipynb
Tomaz Bratanic表示，下一步他将着手整个哈利·波特宇宙的分析，将《神奇动物在哪里》的部分也囊括进去，感兴趣的小伙伴可以持续关注。
参考链接：
https://medium.com/neo4j/turn-a-harry-potter-book-into-a-knowledge-graph-ffc1c45afcc8https://networkofthrones.wordpress.com/https://harrypotter.fandom.com/wiki/Main_Page
作者：王烨
转载自大数据文摘微信公众号
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