摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，信息呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，如何從大量文本中挖掘有價(jià)值的信息一直是文本分析研究的主題。本文使用Python技術(shù)對(duì)《紅樓夢(mèng)》從基本信息統(tǒng)計(jì)、詞頻云圖繪制、人物關(guān)系分析、章回聚類分析等方面做可視化分析，挖掘小說文本中隱蔽性信息。與傳統(tǒng)文學(xué)作品分析方法相比，該數(shù)據(jù)挖掘的定量分析方法可以高效獲取文本文獻(xiàn)中有潛在性的信息，具有一定的普適性和應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：紅樓夢(mèng)；文本分析；Python技術(shù)；jieba庫(kù)；聚類分析

中圖分類號(hào)：I207.411文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展，世界上的主要語(yǔ)言都建立了許多對(duì)應(yīng)不同規(guī)模和類型的語(yǔ)料庫(kù)，語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)在近些年也得到了快速發(fā)展，并不斷趨于成熟、完善。國(guó)內(nèi)Ant Conc、TreeTagger語(yǔ)料庫(kù)在文本分析方面使用較為廣泛，但是這些軟件不能對(duì)中文文本的研究提供精確支持［1］。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，研究者開始應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)解決中文文本分析遇到的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)典型的代表之一就是Python語(yǔ)言的出現(xiàn)，Python相對(duì)于其他專用的文本分析軟件更具有靈活性［2］，可以利用Pyecharts、Networkx等第三方庫(kù)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。

《紅樓夢(mèng)》作為古典四大名著之一，塑造了許多經(jīng)典人物形象，是五千年文化傳統(tǒng)沉淀的百科全書。傳統(tǒng)文學(xué)作品文本分析主要是發(fā)現(xiàn)文學(xué)作品的價(jià)值，判斷小說當(dāng)中的社會(huì)結(jié)構(gòu)與實(shí)際社會(huì)結(jié)構(gòu)的相似度，而這種分析依靠的是讀者自身對(duì)文學(xué)作品的理解與思考，僅僅采用梳理方式完成，對(duì)于文本數(shù)據(jù)潛在的信息無(wú)法探知，采用文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是彌補(bǔ)這一問題的有效手段之一。本研究使用Python數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)《紅樓夢(mèng)》文本潛在信息進(jìn)行簡(jiǎn)要可視化分析與展示，有助于讀者更好去理解小說的文本內(nèi)容。

1 《紅樓夢(mèng)》文本基本信息統(tǒng)計(jì)

導(dǎo)入“紅樓夢(mèng).txt”文件數(shù)據(jù)，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗預(yù)處理。隨后，可以通過編寫代碼實(shí)現(xiàn)提取出自己需要的信息，例如輸入相關(guān)代碼，統(tǒng)計(jì)整個(gè)文本中出現(xiàn)“笑”或“喜”“悲”或“哭”的頻數(shù)，如圖1所示。通過梳理可以看到，后三十回文中出現(xiàn)的笑和喜明顯減少，悲和哭的次數(shù)明顯增加?？梢钥吹健都t樓夢(mèng)》在后三十回中的人物命運(yùn)開始逐步走向悲慘，整個(gè)作品情感基調(diào)出現(xiàn)了轉(zhuǎn)折，不再是前八十回中那些歡快場(chǎng)景描寫中的喜，行文思路出現(xiàn)轉(zhuǎn)折，更值得研究者去探究、去思考，符合脂硯齋的批語(yǔ)：“按此回之文固妙，然未見后之三十回，猶不見此之妙?！边@樣直觀統(tǒng)計(jì)分析更加清楚明了，讓讀者了解文章整體思路，便于對(duì)文學(xué)作品的理解與掌握。

2 《紅樓夢(mèng)》文本詞頻統(tǒng)計(jì)

《紅樓夢(mèng)》整本書字?jǐn)?shù)是731017字，這么多文字中，哪些詞語(yǔ)出現(xiàn)的次數(shù)多呢？如果單純依靠讀者自己梳理，需要大量的時(shí)間去整理。利用Python中第三方j(luò)ieba庫(kù)進(jìn)行分詞統(tǒng)計(jì)，可以快速梳理出一些詞頻信息。同時(shí)，由于《紅樓夢(mèng)》中人物的各種稱謂較多，同一人出現(xiàn)多種稱謂，例如“寶釵”“薛寶釵”等稱謂指的是同一人。因此，需要研究者將分詞后的詞語(yǔ)導(dǎo)出來，進(jìn)行合并或者實(shí)體鏈接。為了更加進(jìn)一步讓讀者清楚直觀地看到文中出現(xiàn)頻率較高的詞語(yǔ)，可以借助Python的第三方Wordcloud庫(kù)完成文本數(shù)據(jù)分析的云圖繪制。通過繪制云圖可視化展示，更加清楚直觀地展示出高頻詞匯，具體如圖2所示。從繪制出云圖結(jié)果可以清晰地看到，文中出現(xiàn)頻率最高的是寶玉、王夫人（王熙鳳的姑姑）、賈母、賈璉、鳳姐等詞語(yǔ)。云圖中字體字號(hào)越大，說明其出現(xiàn)頻率越高。

3 《紅樓夢(mèng)》文本人物關(guān)系分析

一部好的作品大多是塑造了典型的人物形象，在進(jìn)行文學(xué)作品分析研究時(shí)，除了要發(fā)現(xiàn)文學(xué)作品的價(jià)值，還需要分析文學(xué)作品中人物的關(guān)系。優(yōu)秀的小說中人物社會(huì)結(jié)構(gòu)能夠反映當(dāng)時(shí)現(xiàn)實(shí)世界的特征，同時(shí)反映出人物在整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系緊密度、社會(huì)地位和主次關(guān)系等?！都t樓夢(mèng)》是一本鴻篇巨著，里面出現(xiàn)了900多位人物，重點(diǎn)人物129位，人物關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，每個(gè)人物各具特色。全書這些人物誰(shuí)出場(chǎng)最多、人物之間又存在什么樣的關(guān)系等一直是讀者關(guān)注的話題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以清晰客觀地表現(xiàn)出人物關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)面貌，例如，林峰等使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法把《紅樓夢(mèng)》文本中出現(xiàn)的主要人物名字位置當(dāng)做人際關(guān)系距離量化指標(biāo)，采用Pajek軟件繪制人物關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖［3］；李卓宇等將《紅樓夢(mèng)》小說采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)人物關(guān)系進(jìn)行建模，利用Networkx軟件包計(jì)算網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性［4］。本研究選擇Python的第三方庫(kù)Networkx庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)建模，該庫(kù)能夠?qū)μ匦晕谋具M(jìn)行處理和分析，利用共現(xiàn)關(guān)系獲取一些人物關(guān)鍵詞之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。

對(duì)《紅樓夢(mèng)》整個(gè)文本的社交網(wǎng)絡(luò)分析后發(fā)現(xiàn)，其中人物的社交網(wǎng)絡(luò)有3240人，如果安排傳統(tǒng)的文本研究者把這些人物節(jié)點(diǎn)以及之間的關(guān)系繪制出來，實(shí)現(xiàn)起來是十分艱難的，但利用Python技術(shù)可以簡(jiǎn)單快速地將其呈現(xiàn)出來，輸出社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)果如圖3所示。從圖中的節(jié)點(diǎn)可以看出，處于中心節(jié)點(diǎn)的人物是重要人物，與其他節(jié)點(diǎn)的人物交點(diǎn)較多。從圖中可以看出寶玉、寶釵、王夫人、賈母、襲人、賈璉等人物處于中心節(jié)點(diǎn)，度值相對(duì)較大，是整本書的重要人物，處于主要地位，這個(gè)分析結(jié)果與前面人物熱點(diǎn)詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本相符。通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析也可以看出，這些人物和其他人物均有交互關(guān)系，說明整本小說的行文思路基本圍繞這些人物展開。同時(shí)，可以用其他方式展示文本中人物的社交關(guān)系，如圖4所示。圖中的線代表兩個(gè)人物之間存在交互關(guān)系，其中線越粗代表兩者交互場(chǎng)景越多。當(dāng)然，如果更想進(jìn)一步了解每個(gè)章回中人物關(guān)系，可以選擇章回中人物文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

4 《紅樓夢(mèng)》文本各章回聚類分析

對(duì)于任何一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)而言，當(dāng)中的節(jié)點(diǎn)會(huì)表現(xiàn)出集群的特性。本研究的網(wǎng)絡(luò)聚類分別采用K-means聚類和層級(jí)聚類進(jìn)行分析探究。K-means聚類在使用過程中需要制定聚類的簇?cái)?shù)，然后將樣本向量中距離近的點(diǎn)聚類到一組中。在假定要聚類的每個(gè)小組中有一個(gè)中心點(diǎn)，K-means算法的目的就是找到這些中心點(diǎn)的坐標(biāo)，使得所有樣本向量到其分組中心點(diǎn)的距離平方和最?。?］。對(duì)于K-means聚類首先要進(jìn)行的就是構(gòu)建語(yǔ)料庫(kù)，并計(jì)算文本文檔詞的TF-IDF矩陣，如圖5左側(cè)所示。隨后，采用K-means聚類分析，例如調(diào)節(jié)聚類的簇為2，對(duì)于《紅樓夢(mèng)》章回聚類結(jié)果如圖5所示。從圖中可以看到第六回、第三十九回、第四十回、第四十一回、第四十二回、第一百一十三回等零散分布為一類，其他聚類為一類?；貧w到文本中，細(xì)讀文本可以發(fā)現(xiàn)，文中對(duì)于劉姥姥出場(chǎng)描寫恰恰出現(xiàn)在第六回、第三十九回、第四十回、第四十一回、第四十二回、第一百一十三回。其中，第六回為劉姥姥初次進(jìn)榮國(guó)府，主要對(duì)劉姥姥人物出場(chǎng)以及進(jìn)賈府的原因進(jìn)行描述；第三十九至四十二回，是大家所熟知的內(nèi)容，主要是以劉姥姥視角描寫她初次進(jìn)大觀園的經(jīng)歷，是作者著重描述的部分；第一百一十三回，主要寫賈府?dāng)÷浜?，劉姥姥再進(jìn)賈府探親、救助巧姐等。通過章回的聚類可以幫助讀者進(jìn)一步梳理文本的思路和主線，能夠提高文本分析研究的效率。

層次聚類分析是通過計(jì)算不同類別數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度來創(chuàng)建一棵有層次的嵌套聚類樹。在聚類樹中，不同類別的原始數(shù)據(jù)點(diǎn)是樹的最低層，樹的頂層是一個(gè)聚類的根節(jié)點(diǎn)。通過層級(jí)聚類可以看出聚類的結(jié)果呈現(xiàn)多層級(jí)，聚類的根節(jié)點(diǎn)有兩個(gè)，和K-means聚類維度為2的結(jié)果較為相似。但是除了從根節(jié)點(diǎn)看出兩個(gè)維度外，其他層級(jí)聚類結(jié)果也可視化展示出來，比K-means聚類呈現(xiàn)效果較好，如圖6所示。讀者如果需要進(jìn)一步研究，可以借助聚類后的結(jié)果，細(xì)讀同類章回的內(nèi)容，尋找其共性特征。

結(jié)語(yǔ)

如果讀者依靠傳統(tǒng)文本研究方法對(duì)小說進(jìn)行分析，每個(gè)讀者的理解和認(rèn)知不同，可能得出結(jié)果不太一樣，出現(xiàn)“千人千面”的現(xiàn)象。同時(shí)，由于小說涉及人物、情節(jié)等較為復(fù)雜，很多讀者往往會(huì)因?yàn)槲谋咎^錯(cuò)綜復(fù)雜而放棄梳理。Python技術(shù)對(duì)于文本分析過程不同于人的常規(guī)思維，以計(jì)算機(jī)的思維方式或視角挖掘數(shù)據(jù)隱含的信息。只要研究分析者采用的方法合理科學(xué)，呈現(xiàn)出的數(shù)據(jù)比人為分析結(jié)果更加能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，能夠減少研究者人為在解讀文本中出現(xiàn)過度解讀的情況。本研究利用Python技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)《紅樓夢(mèng)》小說文本的分析研究，結(jié)合jieba、Networkx庫(kù)對(duì)整本小說的文本從基本信息統(tǒng)計(jì)、詞頻統(tǒng)計(jì)及詞頻云圖繪制、人物關(guān)系分析、章回聚類分析等進(jìn)行挖

圖6 各章回層次聚類結(jié)果圖

掘，完成了《紅樓夢(mèng)》章回字節(jié)數(shù)統(tǒng)計(jì)和喜悲字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)圖、詞頻統(tǒng)計(jì)云圖、人物社交全景圖、章回K-means聚類等可視化數(shù)據(jù)分析。本文所采用的研究方法適合于整個(gè)文本，也適合與任何一個(gè)章回的分析，通過文本挖掘的可視化分析可以幫助人們更加清晰地理解小說，在小說文本數(shù)據(jù)分析方面具有普適性。

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作者簡(jiǎn)介：唐明珍（1990—），女，漢族，陜西安康人，碩士，中級(jí)職稱，研究方向：教學(xué)法研究、文本分析研究。