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确定需要的变量，并使用相关数据库。建立字典、列表（names、relationship、line_names）储存名字，关系。在此之前需要建立一个关于《黎明破晓的街道》的主要角色名称TXT文档，我将之命名为Introduction to key people.txt 。文本中实体识别。读入《黎明破晓的街道》剧本的每一行，对其做分词，判断该词的词性是不是“人名”（nr作用：判断是否是人名），提取每段人物，存入line_names。根据识别结果构建网络。对于 lineNames 中每一行，我们为该行中出现的所有人物两两相连。如果两个人物之间尚未有边建立，则将新建的边权值设为 1，否则将已存在的边的权值加 1。这种方法将产生很多的冗余边，这些冗余边将在最后处理。过滤冗余边。将已经建好的 names 和 relationships 输出到文本，以方便 gephi 可视化处理。输出边的过程中可以过滤可能是冗余的边，这里假设共同出现次数少于 10 次的是冗余边，则在输出时跳过这样的边。输出结果。由于gephi导入电子表格，故生成文件扩展名为csv。输出的节点集合保存为 黎明破晓的街道_node.csv ，边集合保存为 黎明破晓的街道_edge.csv。运行。会在相应文件夹python综合项目中生成黎明破晓的街道_node.csv、黎明破晓的街道_edge.csv 。使用gephi生成可视化网络。