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R语言-用R眼看琅琊榜小说的正确姿势

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[商业智能 所属分类 商业智能 | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

目录

零:写在前面的一些废话

一、R眼看琅琊榜的基本原理

1、导入数据

2、筛选数据

3、多条件筛选对话

4、导出数据

二、R眼看琅琊榜的基础分析

1、快速对文本分章节

2、快速定位人物出场章节

3、快速定位人物互动章节

三、总结


零:写在前面的一些废话

最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩。

原著琅琊榜也是非常精彩的。有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来,这让智商不够的楼主终于看懂了电视剧里各个对话的含义。

不过小说有些太长,作者非常喜欢铺设伏笔以及涉及多个人物,如果想只看一个人或者一个团体的活时,非常困难。

然后楼主偶然间想到了R语言的文本挖掘项目,试着用readLines读入了小说全文,一个新的世界打开了。

综上,本文以一个伪程序员+伪数据分析的角度,讲一下用R语言读琅琊榜的一些故事。

这个也可以用于以后做一些读书笔记和线索整理。


一、R眼看琅琊榜的基本原理

导入数据/筛选数据/导出txt或html文件

1、导入数据

首先,我们要从R语言官方网站下载R语言程序本体。

然后把小说全文储存在一个txt文档里。使用ReadLines读入所有文本。

#readLines里面放的是txt地址

text<-readLines("D:/琅琊榜/LangYaBang.txt")

text<-text[nchar(text)!=0]

#预览一下:


R语言-用R眼看琅琊榜小说的正确姿势

可以看到,用readLines读入txt后,R会帮我们把小说文档按空行分段,生成长达20000多的文本向量,而这个就是我们用来做文本整理的主要材料。


2、筛选数据

接下来,我们就可以抓取一些数据来看了。

在写作领域,有一本书叫做《你的剧本逊毙了》,第43个技巧里有提到,要塑造好人物,写好任务的对白时,在A-B对话时,要拼了老命去想A的对话,直到在脑子里听到他的声音,抓住了他的说话特点,再去想B的对话。

而在写作时,保证每一个人的讲话都带着他独有的特点,在塑造人物上非常重要。

所以,要分析琅琊榜小说人物特点,我们可以先试试把人物对话摘出来。


简单分析小说文本,我们会发现在琅琊榜小说里,对话基本都是用双引号“”括起来的。我们只需要用grep,就能很轻易把这些对话提取出来,代码示例如下:

#方法1:用grepl出TRUE/FALSE,再与直接储存的text对照提取

conversation<-text[grepl("“|”",text)]

#方法2:用grep直接看对话效果

conversation_temp<-grep("“|”",text,value=TRUE)


#取个样本看看

conversation[sample(1:length(conversation),14)]

查看一下数据。


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恩,用双引号确实把我们需要的对话都摘了出来,存在了conversation变量里面。


3、多条件筛选对话

现在,我们增加一些条件,再继续筛选一下。譬如说,我们看了电视剧,对能让飞流避之不及的蔺晨非常感兴趣,想看看飞流与蔺晨的互动,我们可以用以下代码:

feiliu_linchen<-text[grepl("飞流",text)&grepl("蔺晨|阁主|蔺大公子",text)]

#随机选几个样本看看

feiliu_linchen[sample(1:length(feiliu_linchen),20)]
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R现在自动帮我们把段落里又出现蔺晨,又出现飞流的片段抓了出来。

一个很有意思的点是,在小说前期蔺晨没有出现时,梅长苏已经多次提到说,飞流,你想不想蔺晨哥哥啊,飞流,你忘了蔺晨哥哥怎么教你的啊,等等等等。虽然飞流已经很听苏哥哥的话了,但是从这些对话里我们会发现在教育飞流方面,蔺晨哥哥还是出现得非常频繁的。就更别提等小说后期蔺晨到金陵以后,他们每天鸡飞狗跳,你追我赶的生活了。


那么,我们可以继续按照各种逻辑,把我们想看的都找出来。

简单来说就是,grepl(“条件”,要筛选的字符串向量)。

”条件“这里,我们可以用“ | ” 把两个有OR关系的中文字符分隔开,譬如grep(“靖王|景琰|水牛”,text,value=TRUE),会把段落里含有靖王或者景琰或者水牛这样的字样全部摘选出来。


但是一个条件只能有OR的关系。如果要并列查找,则需写多个grepl,譬如

text[grepl(“靖王殿下”,text) & grepl(“梅长苏”,text)]

如果在grepl前加一个”!”号,则表示去除所有有某个字段的段落,举例如:

text[(!grepl(“靖王”,text) )&grepl(“景琰”,text) & grepl(“梅长苏”,text) & grepl(““|””,text)]

这一段,只会给你找出,是对话(看最后一个grepl条件),有”景琰“和”梅长苏“出现,但不出现“靖王”的段落。


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具体的用法可以搜索网上各种“R语言 grepl 正则表达式”等方法。

下面提供一些代码示例。

#示例1: 飞流与靖王殿下的所有互动

text[grepl("飞流",text)&grepl("靖王|景琰",text)]

#示例2:飞流与梅长苏的互动对话

conversation[!grepl("梅长苏",conversation) & grepl("飞流",conversation)]

#示例3:梅长苏提及靖王殿下时的对话

text[grepl("靖王殿下",text) & grepl("梅长苏",text)& grepl("“|”",text)]
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综上,依据这些,我们就可以把想要的文段摘选出来一一欣赏了。


4、导出数据

但是摘选出来还不够,有时候我们会希望可以把它导出到本地盘,像txt或者html那样保存起来。

R提供了write函数,可以导出字符串为txt文件,或者直接生成html。

请看示例:

景琰_梅长苏<-text[(!grepl("靖王",text) )&grepl("景琰",text) & grepl("梅长苏",text) & grepl("“|”",text)]

#导出为txt文件:

write(景琰_梅长苏,"D:/琅琊榜/景琰&梅长苏.text")

#接下来,导出html。

#需要把段落与段落之间加上html分行代码,否则导出来的文字会密密麻麻挤在一起

html_1<-paste(景琰_梅长苏,collapse = "<br></br>")

write(html_1,"D:/琅琊榜/景琰&梅长苏.html")

这里我存在了D盘琅琊榜文件夹里,运行代码看看,文件已经放在D盘里了~~

这样的结果,就可以简单分享给其他人看。


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二、R眼看琅琊榜的基础分析

1、快速对文本分章节

做完上面这一步,我们来聊聊剧情。

剧情是由人物而带动的。虽然我们看的小说,往往都有章节的内容,但有时候只看标题,真的很难确定这个章节的内容。

我们先对琅琊榜小说按章节分拆。涉及一些其他函数,大家直接看代码吧

#grep,用.代替任何一个字符

章节名<-(grep("第.卷",text,value=TRUE))

章节分段<-c(grep("第.卷",text),length(text)+1)

#创建一个文件夹,放分好段的章节

dir.create("D:/琅琊榜/章节分段",recursive=TRUE)

#接下来写一个循环,会把所有章节储存在一个list里,同时生成相对应的txt文件

分段章节<-list()

for (i in 1:(length(章节分段)-1)){

data<-text[章节分段[i]:章节分段[i+1]-1] 分段章节[[i]]<-data names(分段章节)[i]<-章节名[i] write(data,paste0("D:/琅琊榜/章节分段/",i,"-",章节名[i],".txt"))

}

打开文件夹看看,所有章节都已经储存起来了。


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然后我们也得到了一个叫做“分段章节”的list,里面储存了所有的分段数据。


2、快速定位人物出场章节

好了,源数据处理好,我们可以开始做一下分析了。

这里我们主要用到的是R里面的sapply函数,还有前文所介绍的grepl

关键代码如下:

sapply(分段章节,function(e) sum(grepl(“梅长苏”,e)))

#首先,我们读入想要的人物数据。这里可以用前文提到的"|"来指代其他称呼。


角色<-c("梅长苏|梅宗主|苏哲|苏先生|江左梅郎","靖王|景琰|水牛","林殊|小殊",

"飞流","蔺晨|阁主","蒙挚|蒙大统领","霓凰|郡主","景睿",

"豫津|浴巾","穆青|穆小王爷","梁王|皇帝|陛下","静妃|静嫔|静贵妃",

"言侯|言阙","夏冬|冬姐","甄平","黎纲","誉王|景桓","赤焰","列战英|战英","大梁","谢玉|谢侯","滑族","夏江","公主")


#其次,创建用来储存角色信息的文件夹

dir.create("D:/琅琊榜/角色",recursive=TRUE)


#然后写一个循环,用我们刚刚提到的函数,去写一段代码,把统计数据写入角色统计data.frame来。


角色统计<-data.frame(卷名=names(分段章节))

#循环开始

for (a in 1:length(角色)){

角色统计[,a+1]<-sapply(分段章节,function(e) sum(grepl(角色[a],e))) names(角色统计)[a+1]<-角色[a]

#计算好章节个数后,导出相应文件为HTML

output<-text[grepl(角色[a],text)]

output<-paste(output,collapse = "<br></br>")

filename<-(strsplit(角色[a],"\\|"))[[1]][1]

write(output,paste0("D:/琅琊榜/角色/",filename,".html"))

}

write.csv(角色统计,"D:/琅琊榜/角色统计.csv")

好了,运行整段代码,在D:/琅琊榜/角色/这里,我们就能看到把小说拆分成若干个小片段的HTML


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这样子,想要回顾个别人物的情节很方便,然后如果想要看哪个章节出现该人物对话最多,打开琅琊榜目录下的角色统计,就都有了

举个例子,看下图吧,靖王殿下第一次出场在第16章,然后第7章应该是飞流的主场。


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这样子按照出现段落数来找相应的章节,回顾起来就更加方便了!

我们还可以对它做一个联合,譬如说选出“梅长苏”与“靖王”出场次数都很多的章节,如17章,正好就是“麒麟择主”。

各个联合着来看,想看什么人物对决,只要看这张表,也就可以了。

有了这样规整的一张数据表,就是想做一些数据分析啊,画一些人物图啊等等,都非常方便。


3、快速定位人物互动章节

下面我们改一改上面的代码,专门来看那些有交锋的关系。请看代码示例:

dir.create("D:/琅琊榜/互动with梅长苏/",recursive=TRUE)

互动with梅长苏<-data.frame(卷名=names(分段章节))

for (a in 2:length(角色)){

互动with梅长苏[,a]<-sapply(分段章节,

function(e) sum(

grepl(角色[a],e) & grepl(角色[1],e))) names(互动with梅长苏)[a]<-角色[a] output<-text[grepl(角色[a],text)& grepl(角色[1],text)]

output<-paste(output,collapse = "<br></br>")

filename<-(strsplit(角色[a],"\\|"))[[1]][1]

write(output,paste0("D:/琅琊榜/互动with梅长苏/梅长苏with",filename,".html"))

}

write.csv(互动with梅长苏,"D:/琅琊榜/互动with梅长苏.csv")


三、总结

用到的R的知识点主要包括:

1、选取数据的方法:grepl/grep

2、统计数据的方法:sapply

3、多条件筛选: | 与&的选择,还有!grepl

4、导出:write输出txt/html的方法

5、循环:for循环

这个方法,不仅仅可以用于琅琊榜,也可以同理推广到其他各种小说文献,甚至用来做课本里的专业术语搜索。

适合理清思路,梳理纹路。


而这一切,只需要我们会写一点点的小R,然后脑洞稍微开大一点,就都可以做到啦。

至于更深层次的,譬如研究人员喜欢做的热词分析,文本挖掘,甚至写作习惯分析,只要有思路,也是可以继续往下做下去的。

不过注意的是,在中文分词方面,似乎R这方面的包没有python来得痛快。如果真的涉及到分词啊什么的,各位可以每种都去看看。

但是对于小说来说,我们抓住人物和场景去厘清线索,也大概就够了。

不说了,看剧去~~~


最后提供一下压缩包给那些不想玩代码的人……

http://vdisk.weibo.com/s/o_UNVWLckhL


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