NLP揭秘：除了宝石，女儿也是灭霸的真爱（大雾）

这些是出现次数排名前30的实体。

“MATEFAYA HU”(必胜)是瓦坎达贾巴里部落战士战斗前的口号。

首先，考虑到整部电影都是关于灭霸的，所以灭霸出现次数最多是情理之中。紧随其后的是他的女儿、影片的核心人物之一——卡魔拉。然后在第三位的是格鲁特(不需要解释了吧)，紧随其后的是钢铁侠和其他复仇者，以及一些地点，如纽约，阿斯加德和瓦坎达(瓦坎达万岁)。除了英雄名字和地点之外，“六颗无限宝石”(“six Infnity Stones”)的“六”、时间宝石(the Time Stone)和灵魂宝石(theSoul Stone)分别出现在第14、15和16位。意料之外的是，将灭霸吸引到地球来的心灵宝石不在前30名之列。

可以通过以下代码读取Doc文件中各个单词的实物标签‘ents’：

importspacy 
   # load a medium-sized language model 
   nlp = spacy.load("en_core_web_md") 
   with open('cleaned-script.txt', 'r') as file: 
      text = file.read()    
   doc = nlp(text) 
   # create an entity frequency map 
   entities = {} 
   # named entities 
   for ent in doc.ents: 
       #Print the entity text and its label 
       ifent.text in entities: 
          entities[ent.text] += 1 
      else: 
          entities[ent.text] = 1       
   print("top entities{}".format(sorted(entities.items(), 
        key=lambda kv: kv[1], reverse=True)[:30])) 

台词对白间的相似性

当讨论每个角色最常用动词时，我们意识到他们使用的动词都非常相似，表达出了相同的感觉，而这与分析名词得到的结论不甚相同。像“go”(去)、“come”(来)这样的词语，营造出角色们想要去或抵达某个特定地方的感觉和趋向;而像“kill”(谋杀)和“stop”(制止)这样的动词暗示着，确实存在一个巨大的威胁必须得到阻止。

考虑到这个结果，为了继续研究相似性，实验提出计算分数衡量各个角色的台词对白的相似度。

NLP中相似度的定义为，描述两段文本的结构或句法涵义有相关性的度量——通常，相似度得分介于0到1之间，0表示完全不同，1表示完全相似(或者两段文本完全相同)。从技术上讲，相似性是通过测量单词向量(单词的多维表征)之间的距离来计算的。如果你有兴趣进一步了解单词向量的相关内容，建议搜索了解一下生成单词向量的常用算法——word2vec。下图就是各个角色之间台词对白的相似性矩阵。

这个图再次证明，乌木喉真的是最独特的角色。

这个结果可谓是“惊不惊喜!意不意外!”了。一方面，由于这部电影只有一个主要情节，所以可以理解，对话中的关联性导致所有的角色的台词对白相似性都接近于1。然而，没想到的是，他们的分数过于太接近了。实验的研究期望是，至少灭霸与其他英雄的台词对白相似性较低。毕竟对于灭霸这样一个反派来说，其他英雄都是在一个劲的讨论着怎么阻止他啊。可喜可贺地是，蜘蛛侠的台词相似性得分变化起伏不定;毕竟，他只是个在上学路上被叫来拯救世界的小孩儿，所以有这样的结果也不奇怪。

下面代码演示了如何在spaCy环境下计算两段台词对白之间的相似性：

# for the full example onhow I obtained all the similarities 
   # see the full code at:https://github.com/juandes/infinity-war-spacy/blob/master/script.py 
   import spacy 
   # load a medium-sized language model 
   nlp = spacy.load("en_core_web_md") 
   with open('tony-script.txt', 'r') as file: 
       tony_lines =file.read()  
   with open('thor-script.txt', 'r') as file: 
       thor_lines = file.read() 
   tony_doc = nlp(tony_lines) 
   thor_doc = nlp(thor_lines) 
   similarity_score = tony_doc.similarity(thor_doc) 
   print("Similarity between Tony's and Thor's docs is{}".format(similarity_score)) 

结论

在电影《复仇者联盟3:无限战争》中，一群超级英雄展开了阻止灭霸消灭宇宙半数生命的旅程。在整部电影中，通过英雄们的表达方式，观众从字里行间中逐渐了解到这些英雄拯救世界的动机和动力。

（编辑：核心网）

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