李鬼见李逵，用Python“死磕”翟天临博士论文

都说今年的瓜特别多(葫芦娃的那种)，但是过年期间最甜的我想非翟天临的“知网是什么?”莫属了吧。

近期，翟天临因“论文抄袭、学术造假”被推上风口浪尖，甚至连自己参演并准备播出的六部电视剧，也被央视要求全部删减，至此人设彻底崩塌，舆论哗然。

我平常不怎么关注娱乐圈，所以刚开始并没有把这件事放在心上，直到网上爆出翟的论文大篇幅抄袭陈坤论文的消息，我才对这位娱乐圈博士的文章起了兴趣。

目前北京电影学院已经撤销翟天临博士学位，取消陈浥博士研究生导师资格。

接下来就让我们以一个 Coder 的角度来硬核分析下翟的论文吧。

实验环境

工欲善其事，必先利其器，在开始分析之前，我先说明此次分析所处的实验环境，以免出现异常：

• MacOS 10.14.3
• Python 3.6.8(Anaconda)
• Visual Studio Code
• 使用的包有：
• pkuseg(分词)
• matplotlib(绘图)
• wordcloud(词云)
• numpy(数学计算)
• Sklearn(机器学习)

数据获取

说实话，起初我以为就算翟不知“知网”为何物，“知网”也该收录翟的文章吧，可我在知网搜了好久也没能找到翟的论文，好在我在今日头条上找到了他的文章，保存在 data/zhai.txt 中。

说到这，还真要感谢翟天临啊，都是因为他，大家才变得这么有学术精神，开始研究起本科硕士博士论文了。

数据清理

上一节我们已经将他的论文保存到一个 txt 中了，所以我们需要先将文章加载到内存中：

# 数据获取（从文件中读取） 
def readFile(file_path): 
    content = [] 
    with open(file_path, encoding="utf-8") as f: 
        content = f.read() 
    return content 

我统计了下，除去开头的标题和末尾的致谢，总共 25005 个字。接下来我们来进行数据清理，在这里我用了 pkuseg 对内容进行分词处理，同时去掉停用词后输出分词的结果。

所谓停用词就是在语境中没有具体含义的文字，例如这个、那个，你我他，的得地，以及标点符合等等。

因为没人在搜索的时候去用这些没意义的停用词搜索，为了使得分词效果更好，我就要把这些停用词过滤掉。

# 数据清理（分词和去掉停用词） 
def cleanWord(content): 
    # 分词 
    seg = pkuseg.pkuseg() 
    text = seg.cut(content) 
 
    # 读取停用词 
    stopwords = [] 
    with open("stopwords/哈工大停用词表.txt", encoding="utf-8") as f: 
        stopwords = f.read() 
 
    new_text = [] 
    # 去掉停用词 
    for w in text: 
        if w not in stopwords: 
            new_text.append(w) 
 
    return new_text 

执行结果如下：

这里我提两点，为什么分词 工具 用的是 pkuseg 而不是 jieba?pkuseg 是北大推出的一个分词工具。官方地址是：

https://github.com/lancopku/pkuseg-python 

它的 README 中说它是目前中文分词工具中效果最好的。

为什么用哈工大的停用词表?停用词表的下载地址在：

https://github.com/YueYongDev/stopwords 

以下是几个常用停用词表的对比：

参考文献：官琴, 邓三鸿, 王昊. 中文文本聚类常用停用词表对比研究[J]. 数据分析与知识发现, 2006, 1(3).

停用词表对比研究：

https://github.com/YueYongDev/stopwords 

数据统计

说是数据统计，其实也没什么好统计的，这里简单化一下，就是统计下各个词出现的频率，然后输出词频最高的 15 个词：

# 数据整理（统计词频） 
def statisticalData(text): 
    # 统计每个词的词频 
    counter = Counter(text) 
    # 输出词频最高的15个单词 
    pprint.pprint(counter.most_common(15)) 

打印的结果如下：

真的是个不可多得的“好演员”啊，能将角色带入生活，即使肚中无货却仍用自己的表演能力为自己设立一个“学霸”人设，人物形象如此饱满，兴许这就是创作的艺术吧!

文章中说的最多的就是生活、角色、人物、性格这些词，这些正是一个好演员的精神所在，如果我们将这些词做成词云的话，可能效果会更好。

生成词云

词云生成这个部分我采用的是 wordcloud 库，使用起来非常简单，网上教程也有很多。

这里需要提一点的就是：为了防止中文乱码情况的发生，需要配置 font_path 这个参数。

中文字体可以选用系统的，也可以网上找，这里我推荐一个免费的中文字体下载的网址：

http://www.lvdoutang.com/zh/0/0/1/1.html 

下面是生成词云的代码：

# 数据可视化（生成词云） 
def drawWordCloud(text, file_name): 
    wl_space_split = " ".join(text) 
 
    # 设置词云背景图 
    b_mask = plt.imread('assets/img/bg.jpg') 
    # 设置词云字体（若不设置则无法显示中文） 
    font_path = 'assets/font/FZZhuoYTJ.ttf' 
    # 进行词云的基本设置（背景色，字体路径，背景图片，词间距） 
    wc = WordCloud(background_color="white",font_path=font_path, mask=b_mask, margin=5) 
    # 生成词云 
    wc.generate(wl_space_split) 
    # 显示词云 
    plt.imshow(wc) 
    plt.axis("off") 
    plt.show() 
    # 将词云图保存到本地 
    path = os.getcwd()+'/output/' 
    wc.to_file(path+file_name) 

真假李逵(文章对比)

分析完了“李鬼”，我们有必要请出他的真身“李逵”兄弟了，同样还是和之前一样的套路，先找到数据，然后分词统计词频，这里就不重复操作了，直接放出词云图。

看到这图是不是觉得和翟的词云图异常相似，那么，这“真假李逵”之间到底有多像呢?接下来我们来计算下两篇文章的相似度吧。

TF-IDF

文章相似度的比较有很多种方法，使用的模型也有很多类别，包括 TF-IDF、LDA、LSI 等，这里方便起见，就只使用 TF-IDF 来进行比较了。

TF-IDF 实际上就是在词频 TF 的基础上再加入 IDF 的信息，IDF 称为逆文档频率。

不了解的可以看下阮一峰老师的讲解，里面对 TFIDF 的讲解也是十分透彻的。

https://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 

Sklearn

Scikit-Learn 也简称 Sklearn，是机器学习领域当中最知名的 Python 模块之一，官方地址为：

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn 

其包含了很多种机器学习的方式，下面我们借助于 Sklearn 中的模块 TfidfVectorizer 来计算两篇文章之间的相似度。

代码如下：

# 计算文本相似度 
def calculateSimilarity(s1, s2): 
    def add_space(s): 
            return ' '.join(cleanWord(s)) 
 
    # 将字中间加入空格 
    s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2) 
    # 转化为TF矩阵 
    cv = TfidfVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split()) 
    corpus = [s1, s2] 
    vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray() 
    # 计算TF系数 
    return np.dot(vectors[0], vectors[1]) / (norm(vectors[0]) * norm(vectors[1])) 

除了 Sklearn，我们还可以使用 gensim 调用一些模型进行计算，考虑到文章篇幅，就由读者自己去搜集资料实现吧。

我们将翟的论文和陈的论文分别传入该函数后，输出结果为：

两篇文章的相似度为： 
0.7074857881770839 

其实这个结果我还是挺意外的，只知道这“李鬼”长得像，却没想到相似度竟然高达 70.7%。

当然，作为弟弟，翟的这个事和吴秀波的事比起来，那都不是个事。