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
中文人物关系知识图谱（含码源）：中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用....人物关系数据在百科等平台上都有放出,或许可以做为远程监督的先验知识库? 能否提供一个实时动态更新的人物关系图谱方法?...4,项目任务 本项目将尝试完成以下几个任务: 完成一定规模的人物关系知识库, 作为公开数据集开放出去 走一遍实体关系回标,形成一个准确性相对允许的人物关系抽取数据集 走一遍基于学习方式实体关系抽取...,查看一下效果,熟悉一下这个技术流程 走一便基于Bootstrapping的实体关系抽取,熟悉一下这个技术流程 基于构建起来的人物关系图谱,完成一个面向人物关系图谱的知识问答 5.项目架构图...1,收集人名词典 2,基于人名词典,采集搜狗人物关系图谱数据库 刘备人物关系网 图片 韩寒人物关系网 图片 3,人物关系数据库规模 项目 数量 人物 11024 关系对 35995 关系类型
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。
[权力的游戏] 在上一篇1中，我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了中的人物关系。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。
[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。
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》人物关系图
本文学习建议和用到的知识点： 1、学习建议：在画人物关系图的时候，建议提前先整理好自己需要的数据，缕清人物关系；本文提供了一个完整的案例，可以正常运行查看效果； 2、本文用到的Python知识点为Python...1 简单引入 日常工作、生活中我们经常会遇到一些复杂的事务关系，比如人物关系，那如何才能清楚直观的看清楚这些任务关系呢？...比如我们从网上搜索1个人物关系图，大家看看： 声明：以下图片来源于网络，如果涉及版权问题，请联系作者删除。本文仅供学习，不做他用。 那我们如何使用Python来实现类似的人物关系图呢？...有多重边无向图 MultiDiGraph 有多重边有向图 而本文我们要用的是 Graph，它主要是用点和线来刻画离散事务集合，每对事务之间以某种方式相联系的数学模型； Graph可以用来表示的关系图为人物关系图...3.1 创建原始数据 我们以西游记和封神榜部分重点人物关系为例，先整理好一个任务关系excel文档relation.xls： character1 character2 color num
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。
《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。 ?
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。
《庆余年》里面人物关系复杂，如果能画出一个人物关系图谱，可以直观的理解其中人物关系，更好的追剧。...首先，用kimi下载庆余年的分集剧情，常见文章《AI网络爬虫：批量爬取电视猫上面的《庆余年》分集剧情》， 然后，在kimi中输入提示词： 一步步的思考：提取这本小说中的高频出现的核心人物，建立人物之间的关系图...，用mermaid语法输出 Kim的回复： 根据所提供的文本内容，我们可以逐步提取小说中的核心人物，并尝试构建他们之间的关系图。...以下是一些在文本中频繁出现的关键人物以及他们之间的部分关系： 范闲：小说的主角，与其他人物有广泛的联系。 五竹：范闲的忠诚伙伴，似乎拥有一些秘密。 范建：范闲的父亲，对范闲有一定的期望。...人物关系图也直接画出来了，不过这个人物关系图，不能调整大小。
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》，对其人物的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 先看看全剧人物的关系图谱： ?...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。
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！
关于这个问题，磨皮的插件比较多，今天就分享小白最喜欢的一个吧！ 专业人士使用事半功倍，非专业人士使用简易上手。...Portraiture是一款非常强大的适用于Photoshop，Lightroom，Aperture的人物磨皮（人物润色）插件。...知道了这个磨皮插件的强大，好多的同学也想知道，哪里可以下载!人像摄影爱好者和设计师，需要用PS后期修图，经常用到磨皮，磨皮的方法有很多，但最快最方便达到大片级效果的方法莫过于使用插件。...Portraiture磨皮插件就是一款非常智能的磨皮滤镜插件，支持Photoshop和Lightroom，实现快速对图片中的人物的皮肤、头发、眉毛等部位进行美化，省去了手动调整的麻烦，大大提高P图的效率...也是大多数人的必备插件，因为当你需要处理人像照片的话，那么磨皮将是必不可少的一个步骤，而该插件正是一个功能强大的磨皮滤镜插件，不仅为用户们提供了强大的磨皮效果，还使用起来十分的简单，无需繁琐的使用步骤，
前阵子发布的 CBDB | 可视化历史名人的关系和足迹，能够生成历史名人的关系图和足迹图，我在文中举了苏轼的例子，相信读者都多多少少对李白、杜甫、苏轼的生平有所了解，但是当我将几个名气不如以上三位的一些诗人足迹图发到交流群中时...你能猜到是哪两个人的足迹吗，欢迎留言~，可以去以下网址验证你的猜想： https://tools.buyixiao.xyz/historical-figure-query 好了，开始今天的正题，唐宋元明清时期人物的动态关系图...，从公元 618 年唐朝草创到 1912 年清朝灭亡，设定每 10 年为一个时间窗口，截取这十年窗口间的名人之间的社会关系，作出下图。
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
；我为了方便都写到一个html中了；请把这个script标签中的内容单独写在一个js文件里 //整个插件写在一个立即执行函数里；就是function(){}();函数自执行；保证里面的变量不会与外界互相影响...号(叹号)或者;(分号)这不是写错了,为了防止那个二货写的js结束没有分号；而可能发生报错 /* ;function(win,doc,$,undefined){ }(window...比如你要点击按钮 添加input的值到 div里 var addHtml = function(demo,btn){//插件名，调用的时候直接new一下插件名就行了并传参数或者传对象(一般这个函数名手写字母大写比较好...new addHtml("demo-2","add-2"); //这里是实例2调用插件的代码 //是不是明白为什么要写插件了；要封装；两个相同组件即使有相同的class名在dom...--这里是最简单的插件写法；当然还有传对象参数的插件等等。。。。-->
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