红楼梦的人物关系图 史上最全的红楼梦人物关系都在这里了

张文转载自公众号:牛一谷柳

直接上图，安利关于红楼梦的视觉作品在这里:

交互式图表/示例1

如果你有朋友最近一直在看《红楼梦》，可以对比一下，觉得是很棒的体验。

https://bluejoe 2008 . github . io/InteractiveGraph/dist/examples/example 1 . html

在这张关系图中，粉红色的节点代表《红楼梦》中出现的人物。主角用的是1987版《红楼梦》中一些演员的剧照。点击每个节点查看人物介绍；黄色节点是书中主要的地方；蓝色节点是书中的主要情节和事件。点击后也可以看到剧情概述，但都不是原来的内容。顾柳虽然很久没看原著《红楼梦》和87电视剧了，但这些还是很清楚的。

网页右上角有一些可选的按钮，第四个用来显示节点之间的关系。可能对不了解小说或者对小说比较陌生的读者有帮助，而且比当年看我们自己的书或者某些读者在网上简单罗列人家的地图直观多了。比如宝玉的母亲、养母、妻子、弟妹、兄弟、仆人等。，越看越觉得背后的数据集真的很厉害…..

你可以自己探索更多细节。顾柳第一次看到的时候很惊讶。作为一个“假”红粉，看到这么伟大的工程，他想象着如果有一天能重现，他会“死而无憾”。幸运的是，这个项目的所有代码在GitHub-InteractiveGraph中也是开源的。

https://github.com/bluejoe2008/InteractiveGraph

具体实现细节在README_CN.md文件中介绍，还是很详细的。即使其中很多技术没有被触及，也是有方向的。但是，有了技术，用的是什么数据格式呢？想迁移到其他小说等文本，如何准备数据？

带着这样的疑问，我找到了dist/examples/honor.json文件，简单的提取了开头的数据。

类别定义了上述关系图中的节点类型；翻译器代码跳过(= =)；从开始到最后5000行数据，有所有节点的各种数据，展示事件事件的样本数据格式。

{

"类别":{

“人”:“人”，

“事件”:“事件”，

“位置”:“位置”

},

“译者”:{

“节点”:函数(节点){

//设置deion

if (node.deion === undefined) {

var deion = "<。p align = center & gt”；

if (node.image！==未定义){

deion += "<img src='" + node.image + "' width=150/><br>";deion+= " & lt；img src = ' "+node . image+" ' width = 150/>& ltbr & gt”；

}

deion+= " & lt；b & gt”+node . label+" & lt；/b & gt；"+"["+node . id+"]"；

deion+= " & lt；/p & gt；"；

if (node.info！==未定义){

deion+= " & lt；p align = left & gt”+node . info+" & lt；/p & gt；"；

} else {

if (node.title！==未定义)

deion+= " & lt；p align = left & gt”+node . title+" & lt；/p & gt；"；

}

node.deion = deion

}

},

},

"数据":{

“节点”:[{

“标签”:“一起读西厢”，

【价值】:2、

【身份证】:3779，

"类别":[

“事件”

],

《见闻》:“宝玉去秦方桥旁桃花下看《西厢记》，欲送落花入池。黛玉说已经备了一个花冢，要来埋花。黛玉发现了《西厢记》，宝玉借书词向黛玉表白。黛玉觉得自己冒犯了尊严，引起了争吵。宝玉求饶。黛玉也用《西厢记》里的话嘲笑宝玉。”所以他们捡起掉落的花，埋在花冢

},

{

“标签”:“林如海捐扬州市”，

【价值】:4、

【身份证】:3780，

"类别":[

“事件”

],

《信息》:“林如海考上探花中学后，转行到兰台寺当医生，被任命为扬州盐巡帝国。”他于9月3日死于一场大病。"

},

《红楼梦》小骨宝带一起读《西厢记》:

位置节点数据样式:

{

“标签”:“潇湘馆”，

【价值】:3、

【身份证】:3838，

"类别":[

“位置”

],

“信息”:“黛玉住处。”黛玉诗词的笔名是潇湘公主，是曹雪芹对黛玉的赞美

},

《红楼梦》宝钗小骨；

人员节点数据:

{

“标签”:“王熙凤”，

【数值】:25，

“图像”:/images/photo/ search.jpg"/>

最后，由所有节点表示的实体之间的关系:

{

【身份证】:3324，

“标签”:“仆人”，

【出发地】:3876，

【收件人】:4103

},

最近接触过依赖解析、信息提取等NLP内容。但如果说理论属于理论，那么在小说中提取命名实体识别、实体关系提取、事件提取等方面还远远没有被使用，这个项目以后还可以重现。

最后我会放一张87版红楼梦的剧照，虽然真的感觉比前者更喜欢小骨红楼梦。逃避...

可以马上申请

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