一、前言
终于做出这张图时，我突然有点感慨，这就是2017年我的日记中提到过或记录过的一个个人名，当然为避免引起不必要的麻烦，隐去了许多亲人朋友的名字。想到一辈子说长也长，说短的话，几十张词云图也就概括了那些人与事。曾经朝夕相处、相识相知的人，或许早已渐行渐远了，二三老友谈起故人往事才发现死活想不起某某同学姓甚名谁，遗忘总是发生在不知不觉间，有时候连自己都不知道究竟忘记了什么。
童年、少年、青年时期的人与事，忘却了总是难免，然而眼下的一载春秋里又何尝不是“事如春梦了无痕”呢？2018年已经过去了一周，很多人该总结、该回顾2017年的想来也都总结回顾了，没有总结习惯的就继续过自己新的一年。往常也没有写年末小结的我，或许是听许飞《父亲写的散文诗》听得“热泪盈眶”，“这是我父亲 / 日记里的文字 / 这是他的生命 留下 / 留下来的散文诗”，这几句歌词让我想到多年之后要是我的孩子去了解我的过去，虽然没有什么散文诗可言，但也希望借着回顾之际能总结和留下点什么......
胡言乱语了许多，其实打算研究日记里出现的人名，也是因为想学习和应用一些文本分析和挖掘的方法，根据看过的文章来实践操作下，而日记是现成的语料库，也是最熟悉不过的文本，因此有了这样一篇文章。
二、提取人名
首先为了获取文本中出现的人名，根据这篇文章《从天龙八部小说衍生出的google语义分析与gephi社交网络》里提供的思路，用jieba中文分词Python库尝试从日记文本中提取出TF/IDF权重最大的、TOP5000名词。
由输出结果可知，在庄子、贾宝玉、王小波等人名准确提取出来的同时，夹杂着许多其他事物的名词，需要剔除。由于还不知道有什么便捷高效的方法可以实现提取人名，本次先根据文本中人名出现的次数，划定一个下限，再手动筛选出符合要求的姓名，接着将TF/IDF权重同时增大100或1000倍，以便用HTML5 Word Cloud实现漂亮的词云图。
上图便是我的日记里最具代表性的人物画像了。有大师大家鲁迅、叶嘉莹等，有知乎用户张佳玮、路人甲，有喜欢的歌手山口百惠、安溥，有AI大佬吴恩达、李飞飞，也有一些热门综艺、热点事件里的人物等等。每个人因其不同的缘故而被记录，并得以拼凑出这一年度印记。
三、提取人物关系
除了从文本中提取人名，本次还基于共现提取出日记中人物的网络关系，并运用gephi进行可视化。
引用一段对共现网络基本原理的介绍：“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。”
实现的代码可参考提取《釜山行》人物关系的代码，可根据自己的需求进行更改。
运用到自己的文本上，并生成后续用于gephi可视化的“节点”和“边”文件，同样需要剔除非人名的数据。节点格式如下：
边格式如下：
将数据导入gephi软件中：
调整节点的大小和颜色，并运行布局算法：
加上标签，比词云图能看到更多人物的姓名：
一顿瞎操作，聚焦到文本中人物关系比较接近与频繁的部分，主要的节点有鲁迅、叶嘉莹、黛玉等等：
整个网络中最重要的一条脉络如下图所示：
在大部分较常规的联系之中，存在着“贺龙”与“贺知章”这一蛮奇特的关联，思索了几秒后，才想起曾有人询问取名、赐名的一桩旧事，倒也有趣，不过说来至今不知道贺姓名人还有哪些，大看到的小伙伴可以说说，并试着为贺姓小男孩取个你觉得不错的名字呗？
人物关系网络的背后是2017年一点一滴的记忆，有许多不足为外人道尔却自得其乐的地方，有许多自己都记不得却借此想起的人和事。
我是个记性很差的人，平日里就记不得几天前乃至昨天的许多事，日记也写了两三年，每每回过头看当初的人与事，就倍感庆幸曾经的勤奋下笔，而遇上空白的时期，或一笔带过的岁月，也会很惘然，仿佛人生被抽离了一部分，只剩下白茫茫的一片。借用沈复在《浮生六记》开篇的话：“东坡云：‘事如春梦了无痕’，苟不记之笔墨，未免有辜彼苍之厚。”我虽没有得天独厚的一些大事可记述，但那种“事如春梦了无痕”的遗憾和惘然却感同身受。
本文虽然只是简单的文本挖掘，没有深入的研究，但对自己来说，还是蛮新颖的探索过程，也借此粗浅的回顾下自己2017的一些人与事，最后再留个谜语，按下图打一个综艺节目吧，欢迎评论猜谜。
四、相关阅读
《从天龙八部小说衍生出的google语义分析与gephi社交网络》
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