从NLP视角看电视剧《狂飙》，会有什么发现？

文章目录

- 1、背景
- 2、数据获取
- 3、文本分析与可视化
- - 3.1 短评数据预处理
  - 3.2 词云图可视化
  - 3.3 top关键词共现矩阵网络
  - 3.4 《狂飙》演职员图谱构建
- 4、短评相关数据分析与可视化
- 5、总结

原文请关注：实用自然语言处理

作者：风兮

建议查看原文： https://mp.weixin.qq.com/s/nURcYKN6vRBKjbMXAUbEng

关键词： 爬虫、文本数据预处理、数据分析、可视化、自然语言处理、pyecharts

摘要： 本文主要内容，获取解析豆瓣《狂飙》的短评相关数据和演职员信息，在数据预处理后，进行简单的数据分析和可视化展示。

本文全部代码路径
https://github.com/fengxi177/pnlp2023/tree/main/chapter_1

1、背景

前文《文本数据预处理:可能需要关注这些点》分享了关于文本预处理的理论知识，本文将分享一份示例demo。正好，碰到了热议的电视剧《狂飙》。因此，本文打算从自然语言处理、数据分析和可视化的角度来凑个热闹（原本计划在大结局当天发出来文章，可惜，大结局有一段时间了。拖延了，哈哈哈）。

2、数据获取

既然要做电视剧《狂飙》相关的nlp数据分析，那么就先选定数据目标站。经过一圈搜寻对比，发现还是豆瓣中的评论更为客观，参与群体数量多，见解更丰富专业，哈哈哈。因此，本文将获取https://movie.douban.com/subject/35465232/ 页面中的相关数据。

截止2023年2月28日，豆瓣中电视剧《狂飙》的短评已经22w+（2023年2月6日13w+，评论热度依然很高）。通过翻看短评数据，可以发现不登录状态最多可以获取220条数据，登录后最多可以获取600条数据。一般，可以通过cookie和selenium的方式实现登录，网上有参考教程，自行搜集。

在这里插入图片描述
不过，在不登录状态下，通过URL参数设置分析，发现各参数下都可以获得220条数据。因此，本文只获取不登录状态下的数据。具体的，通过好评、中评和差评参数percent_type设置分别获取220条短评及其相关数据。（特别的，仔细观察URL的参数设置还可以获得更多的数据哦。）


def parse_comments(url):"""解析HTML页面,获得评论及相关数据:param url::return:"""html = get_html(url)soup_comment = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 所有获取的一页数据data_page = []# 提取评论comments_all = soup_comment.findAll("div", "comment-item")for comments in comments_all:try:# 解析评论及相关数据comment_info = comments.find("span", "comment-info")  # 评论id相关信息comment_vote = comments.find("span", "comment-vote")  # 评论点赞信息comment_content = comments.find("span", "short").text.replace("\n", "")  # 评论内容# 提取需要的各字段信息info_list = comment_info.findAll("span")star_rating = info_list[1]user_name = comment_info.find("a").textvideo_status = info_list[0].text  # 电视剧观看状态comment_score = int(star_rating["class"][0][-2:])  # 评论分值comment_level = star_rating["title"]  # 评论等级comment_time = info_list[2].text.replace("\n", "").replace("    ", "")  # 评论时间# print(info_list)comment_location = info_list[3].text  # 评论位置comment_vote_count = int(comment_vote.find("span", "votes vote-count").text)  # 评论被点赞数# 获取的一条数据# ["用户名", "电视剧观看状态", "评论分数", "评论等级", "评论时间", "评论位置", "评论点赞数", "评论"]data_row = [user_name, video_status, comment_score, comment_level,comment_time, comment_location,comment_vote_count, comment_content]data_page.append(data_row)except:# 跳过解析异常的数据continuereturn data_page

完整代码：请查看get_comments_data.py文件

此外，本文还获取了《狂飙》的演职员信息数据，页面解析的代码片段如下。

html = get_html(url)soup_info = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 获得的结果信息result_info_dict = {}# 提取评论info_all = soup_info.findAll("div", "info")for info in info_all:info_name = info.find("span", "name").textinfo_role = info.find("span", "role").textinfo_works_list = info.find("span", "works").findAll("a")

完整代码：请查看get_celebrity_info.py文件。

3、文本分析与可视化

3.1 短评数据预处理

文本数据预处理的详细介绍，可以参考文章《文本数据预处理:可能需要关注这些点》。在实际的应用分析中，数据预处理并不是等数据完全收集完毕后一蹴而就的。通常，在合适的时候进行必要的处理是十分必要的，比如本文在解析爬取数据的时候会进行一些替换和数据转换操作。

3.2 词云图可视化

词云图作为一种直观、简洁、易于理解的数据可视化方法，通过词云图文字大小、颜色、字体等方式的展示，人们可以迅速了解文本数据中的关键词和主题等有用信息。

本文利用pyecharts生成短评的词云图，其他也可以通过wordcloud包绘制词云图。特别的，可以通过背景图设置生成各种形状的词云图。

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3.3 top关键词共现矩阵网络

文本中关键词是很重要的特征，关键词共现矩阵网络是一组文本中词或短语之间的共现关系网。该网络可以帮助我们发现文本中的潜在主题、领域和关联性，也可以用于文本数据可视化和分析。共现网络中，每个关键词被表示为一个节点，词之间的共现关系被表示为边，关键词之间的共现频率表示权重。我们可以使用网络分析算法挖掘文本中的相关主题和模式。

利用pyecharts可视化短评top 2000关键词的词共现结果如图所示。
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Gephi是一个常用的网络分析和可视化软件，本文同时用gephi可视化了一组top 2000关键词的词共现关系图如下。

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**Gephi可视化结果**

3.4 《狂飙》演职员图谱构建

知识图谱是一种将实体、属性、关系等知识以图谱的形式进行表示和存储的技术，可以帮助人们更加直观地了解知识的关联和组织方式。在影视、音乐、文学等领域，知识图谱也被广泛应用于作品分析、人物关系探究方面。

知识图谱的构建需要经过多个阶段，包括实体识别、关系抽取、实体链接等步骤。本文通过爬取《狂飙》的演职员信息，进行数据清洗和处理后，使用pyecharts构建了一个包含演员、导演、编剧、代表作、《狂飙》中的饰演人物等实体，以及他们之间关系的《狂飙》演职员知识图谱，用于展示演职员、作品及饰演人物之间的关系。通过图谱关系展示，可以直观的了解到演员、导演、编剧等之间的合作关系。这些关系的分析可以帮助我们更好地了解影视行业的人际关系网络，感兴趣的朋友可以继续扩展该图谱，探索更多的应用场景。
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《狂飙》演职员关系图谱（全部）

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《狂飙》演职员关系图谱（姓名->角色）

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《狂飙》演职员关系图谱（姓名->代表作）

图谱构建的代码如下：

def generate_celebrity_graph():"""构建演职员关系图谱:return:"""df = pd.read_csv("./data/狂飙演职员信息表.csv")data = df.values.tolist()# 转换格式nodes = []links = []nodes_name = []symbolSize_dict = {"姓名": 30, "角色": 20, "饰演人物": 20, "代表作": 20}categories = [{"name": x} for x in symbolSize_dict.keys()]for row in data:# 姓名、角色(";"分割多个)、饰演人物(可能为空)、代表作(";"分割多个)name, role, role_to_play, works = rowrole_list = role.split(";")works_list = works.split(";")if name not in nodes_name:nodes_name.append(name)# 一个节点node = {"name": name,"symbolSize": symbolSize_dict["姓名"],"category": "姓名",}nodes.append(node)for role_temp in role_list:if role_temp not in nodes_name:nodes_name.append(role_temp)node = {"name": role_temp,"symbolSize": symbolSize_dict["角色"],"category": "角色",}nodes.append(node)link = {"source": name,"target": role_temp}links.append(link)if role_temp == "演员":if role_to_play not in nodes_name:nodes_name.append(role_to_play)node = {"name": role_to_play,"symbolSize": symbolSize_dict["饰演人物"],"category": "饰演人物",}nodes.append(node)link = {"source": name,"target": role_to_play}links.append(link)for works_temp in works_list:if works_temp not in nodes_name:nodes_name.append(works_temp)if works_temp == "狂飙":node = {"name": works_temp,"symbolSize": 50,  # 特别设置"category": "代表作",}else:node = {"name": works_temp,"symbolSize": symbolSize_dict["代表作"],"category": "代表作",}nodes.append(node)link = {"source": name,"target": works_temp}links.append(link)c = (Graph(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK, width="1500px", height="1000px")).add("",nodes,links,categories,repulsion=1000,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.6),).set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left=100, pos_top=350, orient="vertical"),title_opts=opts.TitleOpts(title="人物关系图谱"),).render("./result/演职员图谱.html"))print("演职员关系图谱，保存路径为：./result/演职员图谱.html")

4、短评相关数据分析与可视化

在获取评论的时候，顺便获取了关于评分、评论时间、评论位置和评论点赞数等相关数据。本文对评论位置与评论数量进行了统计分析，并将结果利用pyecharts进行了可视化展示。由柱状图可以直观看到获取评论数据量与地域之间的分布。此外，如感兴趣，还可以对“评分与时间”、“评分与位置”、“评分与点赞数”等关系进行分析，绘制折线图、饼图、地图等可视化效果。

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