compromise

مساومة

معالجة لغة طبيعية متواضعة

npm install compromise

_{بقلم سبنسر كيلي والعديد من المساهمين}

_{الفرنسية • الألمانية • الإيطالية • الإسبانية}

لا تجده غريبًا ،

_{ما مدى سهولة صنع النص ،}


↬ _ᔐᖜ ↬ وما مدى صعوبة التحليل والاستخدام ؟

تسوية تحاول قصارى جهدها لتحويل النص إلى بيانات.
إنه يتخذ قرارات محدودة ومعقولة.
_{إنه ليس ذكيًا كما تعتقد.}

 import nlp from 'compromise'

let doc = nlp ( 'she sells seashells by the seashore.' )
doc . verbs ( ) . toPastTense ( )
doc . text ( )
// 'she sold seashells by the seashore.' 

لا تكن خيالًا على الإطلاق:

 if ( doc . has ( 'simon says #Verb' ) ) {
  return true
} 

الاستيلاء على أجزاء من النص:

 let doc = nlp ( entireNovel )
doc . match ( 'the #Adjective of times' ) . text ( )
// "the blurst of times?"

مستندات مطابقة

والحصول على البيانات:

 import plg from 'compromise-speech'
nlp . extend ( plg )

let doc = nlp ( 'Milwaukee has certainly had its share of visitors..' )
doc . compute ( 'syllables' )
doc . places ( ) . json ( )
/*
[{
  "text": "Milwaukee",
  "terms": [{
    "normal": "milwaukee",
    "syllables": ["mil", "wau", "kee"]
  }]
}]
*/

مستندات JSON

تجنب مشاكل المحللين الهش:

 let doc = nlp ( "we're not gonna take it.." )

doc . has ( 'gonna' ) // true
doc . has ( 'going to' ) // true (implicit)

// transform
doc . contractions ( ) . expand ( )
doc . text ( )
// 'we are not going to take it..'

مستندات الانكماش

ويخفق الأشياء مثل البيانات:

 let doc = nlp ( 'ninety five thousand and fifty two' )
doc . numbers ( ) . add ( 20 )
doc . text ( )
// 'ninety five thousand and seventy two'

مستندات رقم

_{-لأنه في الواقع-}

 let doc = nlp ( 'the purple dinosaur' )
doc . nouns ( ) . toPlural ( )
doc . text ( )
// 'the purple dinosaurs'

مستندات الاسم

استخدمه على جانب العميل:

 < script src =" https://unpkg.com/compromise " > </ script >
< script >
  var doc = nlp ( 'two bottles of beer' )
  doc . numbers ( ) . minus ( 1 )
  document . body . innerHTML = doc . text ( )
  // 'one bottle of beer'
</ script >

أو بالمثل:

 import nlp from 'compromise'

var doc = nlp ( 'London is calling' )
doc . verbs ( ) . toNegative ( )
// 'London is not calling' 

التسوية هي ~ 250 كيلو بايت (مصغرة):

إنه سريع جدًا. يمكن أن يعمل على keypress:

إنه يعمل بشكل رئيسي عن طريق ربط جميع أشكال قائمة الكلمات الأساسية.

المعجم النهائي هو حوالي 14000 كلمة:

يمكنك قراءة المزيد حول كيفية عملها ، هنا. إنه غريب.

_{تمام -}

compromise/one

tokenizer الكلمات والجمل وعلامات الترقيم.

 import nlp from 'compromise/one'

let doc = nlp ( "Wayne's World, party time" )
let data = doc . json ( )
/* [{
  normal:"wayne's world party time",
    terms:[{ text: "Wayne's", normal: "wayne" },
      ...
      ]
  }]
*/

مستندات Tokenizer

تسوية/ يقسم نصك ، يلفه في واجهة برمجة تطبيقات مفيدة ،

_{ولا يفعل شيئًا آخر -}

/واحد سريع - معظم الجمل تستغرق 10 ميلي ثانية.

يمكن أن تفعل ~ 1 ميغابايت من النص الثاني - أو 10 صفحات ويكيبيديا.

لا نهائي يذوب يأخذ 3s.

يمكنك أيضًا التوازي ، أو دفق النص عليه مع سرعة التسوية.

compromise/two

part-of-speech ، ومهرجان القواعد.

 import nlp from 'compromise/two'

let doc = nlp ( "Wayne's World, party time" )
let str = doc . match ( '#Possessive #Noun' ) . text ( )
// "Wayne's World"

مستندات تاججر

تسوية/اثنين يحسب تلقائيا القواعد الأساسية جدا لكل كلمة.

_{هذا أكثر فائدة مما يدرك الناس أحيانًا.}

تساعدك القواعد النحوية على كتابة قوالب أنظف ، والاقتراب من المعلومات.

التسوية لها 83 علامة ، مرتبة في رسم بياني وسيم.

#firstname → #person → #propernoun → #noun

يمكنك رؤية قواعد كل كلمة عن طريق تشغيل doc.debug()

يمكنك رؤية منطق كل علامة مع nlp.verbose('tagger') .

إذا كنت تفضل علامات Penn ، فيمكنك استخلاصها بـ:

 let doc = nlp ( 'welcome thrillho' )
doc . compute ( 'penn' )
doc . json ( ) 

compromise/three

Phrase والجملة أدوات.

 import nlp from 'compromise/three'

let doc = nlp ( "Wayne's World, party time" )
let str = doc . people ( ) . normalize ( ) . text ( )
// "wayne"

مستندات الاختيار

التسوية/ثلاثة هي مجموعة من الأدوات للتكبير والعمل على أجزاء من النص.

.numbers() يمسك جميع الأرقام في وثيقة ، على سبيل المثال - ويمتدها بطرق جديدة ، مثل .subtract() .

عندما يكون لديك عبارة ، أو مجموعة من الكلمات ، يمكنك رؤية بيانات تعريف إضافية حولها باستخدام .json()

 let doc = nlp ( 'four out of five dentists' )
console . log ( doc . fractions ( ) . json ( ) )
/*[{
    text: 'four out of five',
    terms: [ [Object], [Object], [Object], [Object] ],
    fraction: { numerator: 4, denominator: 5, decimal: 0.8 }
  }
]*/ 

 let doc = nlp ( '$4.09CAD' )
doc . money ( ) . json ( )
/*[{
    text: '$4.09CAD',
    terms: [ [Object] ],
    number: { prefix: '$', num: 4.09, suffix: 'cad'}
  }
]*/ 

API

حل وسط/واحد

الإخراج

• .Text () - إرجاع المستند كنص
• .json () - إرجاع المستند كبيانات
• .Debug () - طباعة جميلة الوثيقة المفسرة
• .out () - إخراج مخصص أو مخصص
• .html ({}) - علامات HTML مخصصة للإخراج للمطابقات
• .wrap ({}) - إنتاج إخراج مخصص لمطابقات المستندات

utils

• .found [getter] - هل هذه الوثيقة فارغة؟
• .Docs [getter] الحصول على كائنات مصطلح مثل JSON
• .Length [getter] - عد رقم الأحرف في المستند (طول السلسلة)
• .isview [getter] - تحديد كائن حل وسط
• . compute () - قم بتشغيل تحليل مسمى على المستند
• .clone () - نسخة عميقة الوثيقة ، بحيث لا تبقى أي مراجع
• .TermList () - إرجاع قائمة مسطحة لجميع كائنات الأجل في المطابقة
• .cache ({}) - تجميد الوثيقة الحالية للوثيقة ، لعمليات السرعة
• . uncache () - UN -Freezates الحالة الحالية للوثيقة ، لذلك قد يتم تحويلها
• .freeze ({}) - منع أي علامات من إزالتها ، في هذه المصطلحات
• .unfreeze ({}) - السماح للعلامات بالتغيير مرة أخرى ، كإعداد افتراضي

الملحقات

• . جميع
• .Terms () - نتائج الانقسام بمقدار كل مصطلح فردي
• .
• .Last (n) - استخدم فقط النتيجة (s) الأخيرة
• .slice (n ، n) - احصل على مجموعة فرعية من النتائج
• .eq (n) - استخدم النتيجة التاسعة فقط
• . firstterms () - احصل على الكلمة الأولى في كل مباراة
• .lastterms () - احصل على الكلمة النهائية في كل مباراة
• .fullsentences () - احصل على الجملة بأكملها لكل مباراة
• .
• .wordcount () - عد رقم المصطلحات في المستند
• .

مباراة

(طرق المطابقة استخدم Match-Syntax.)

• .Match ('') - إرجاع مستند جديد ، مع هذا الوالد كوالد
• . لا ('') - إرجاع جميع النتائج باستثناء هذا
• .Matchone ('') - إرجاع المباراة الأولى فقط
• . هل
• .fno ('') - تصفية أي عبارات حالية لها هذه المطابقة ('Notif')
• .has ('') - إرجاع منطقية إذا كانت هذه المباراة موجودة
• .
• .
• . Union () - الإرجاع المدمجة بدون تكرارات
• .intersection () - إرجاع المباريات المكررة فقط
• . complement () - احصل على كل شيء في مباراة أخرى
• .settle () - إزالة التداخل من المباريات
• .Growright ('') - أضف أي مصطلحات مطابقة مباشرة بعد كل مباراة
• . Growleft ('') - أضف أي مصطلحات مطابقة مباشرة قبل كل مباراة
• .grow ('') - أضف أي مصطلحات مطابقة قبل أو بعد كل مباراة
• .SEEP (NET) - تطبيق سلسلة من كائنات المطابقة على المستند
• .Spliton ('') - إرجاع مستند بثلاثة أجزاء لكل مباراة ('Spliton')
• .splitbefore ('') - قسم عبارة قبل كل جزء مطابق
• .splitafter ('') - قسم عبارة بعد كل جزء مطابق
• .
• .
• .lookup ([]) - البحث السريع لمجموعة من مباريات السلسلة
• .Autofill () - إنشاء افتراضات من النوع على المستند

علامة

• .tag ('') - أعط جميع المصطلحات العلامة المحددة
• .Tagsafe ('') - تطبيق العلامة فقط على المصطلحات إذا كانت متسقة مع العلامات الحالية
• .antag ('') - قم بإزالة هذا المصطلح من المصطلحات المعطاة
• .Canbe ('') - إرجاع المصطلحات التي يمكن أن تكون هذه العلامة فقط

قضية

• .ToLowerCase () - اقلب كل حرف من كل مصطلح إلى Lower Cse
• . touppercase () - اقلب كل حرف من كل مصطلح إلى العلبة العليا
• .TotitleCase () - الحالة العلوية الحرف الأول من كل مصطلح
• .tocamelcase () - قم بإزالة المسافة البيضاء وعنوان كل مصطلح

مساحة بيضاء

• .pre ('') - أضف هذا الترقيم أو المسافة البيضاء قبل كل مباراة
• .post ('') - أضف هذا الترقيم أو المسافة البيضاء بعد كل مباراة
• .trim () - قم بإزالة الساحة البيضاء البدء والنهاية
• .hhyphenate () - قم بتوصيل الكلمات بالواصلة ، وإزالة المسافة البيضاء
• .
• .Toquotations () - إضافة علامات اقتباس حول هذه المباريات
• .Toparentheses () - إضافة قوسين حول هذه المباريات

حلقات

• .map (fn) - قم بتشغيل كل عبارة من خلال وظيفة ، وإنشاء مستند جديد
• . من أجل (FN) - قم بتشغيل وظيفة على كل عبارة ، كوثائق فردية
• .filter (FN) - إرجاع فقط العبارات التي تعود صحيحة
• .find (FN) - إرجاع مستند مع العبارة الأولى فقط التي تتطابق
• . بعض (FN) - إرجاع صحيح أو خطأ إذا كانت هناك عبارة واحدة مطابقة
• .Random (FN) - عينة مجموعة فرعية من النتائج

أدخل

• .replace (تطابق ، استبدال) - البحث واستبدل المطابقة بمحتوى جديد
• .replacewith (استبدال) - نص جديد
• .Remove () - قم بإزالة هذه المصطلحات بالكامل من المستند
• .insertbefore (Str) - أضف هذه المصطلحات الجديدة إلى مقدمة كل مباراة (مسبقة)
• .insertafter (STR) - أضف هذه المصطلحات الجديدة إلى نهاية كل مباراة (إلحاق)
• .concat () - أضف هذه الأشياء الجديدة إلى النهاية
• .swap (Fromlemma ، Tolemma) - استبدال ذكي للكلمات الجذرية ، باستخدام الاقتران المناسب

تحول

• .sort ('method') - إعادة ترتيب ترتيب المباريات (في مكان)
• .reverse () - عكس ترتيب المباريات ، ولكن ليس الكلمات
• .Normalization ({}) - تنظيف النص بطرق مختلفة
• .unique () - إزالة أي مباريات مكررة

ليب

(هذه الطرق موجودة على كائن nlp الرئيسي)

• NLP.Tokenize (STR) - نص التحليل دون تشغيل علامات نقاط البيع

• NLP.Lazy (Str ، Match) - مسح من خلال نص مع الحد الأدنى من التحليل

• nlp.plugin ({}) - مزيج في حل وسط - plugin

• NLP.Parsematch (STR) - أي ما قبل أي عبارات تطابق في JSON

• nlp.world () - الاستيلاء أو تغيير المكتبة الداخلية

• nlp.model () - الاستيلاء على جميع البيانات اللغوية الحالية

• nlp.methods () - الاستيلاء أو تغيير الطرق الداخلية

• nlp.hooks () - انظر أي طرق حسابية تعمل تلقائيًا

• NLP.Verbose (الوضع) - قم بتسجيل اتخاذ القرارات الخاصة بنا لتصحيح الأخطاء

• nlp.version - إصدار Semver الحالي من المكتبة

• nlp.addwords (OBJ ، isfrozen؟) - أضف كلمات جديدة إلى المعجم

• NLP.Addtags (OBJ) - إضافة علامات جديدة إلى Tagset

• nlp.typeahead (ARR) - أضف كلمات إلى قاموس الملء التلقائي

• NLP.Buildtrie (ARR) - تجميع قائمة من الكلمات في شكل بحث سريع

• NLP.BUILDNET (ARR) - تجميع قائمة بالمطابقات في نموذج المباراة السريعة

حل وسط/اثنان:

الانقباضات

• .contractions () - أشياء مثل "لم"
• .contractions (). توسيع () - أشياء مثل "لم تفعل"
• .contract () - أشياء مثل "لم"

حل وسط/ثلاثة:

الأسماء

• .Nouns () - إرجاع أي شروط لاحقة تم وضع علامة عليها على أنها اسم
  • .nouns ().
  • .nouns (). parse () - احصل
  • .Nouns ()
  • .nouns (). issingarile () - إرجاع الأسماء المفردة فقط
  • .nouns (). Toplural () - 'football captain' → 'football captains'
  • .nouns 'turnovers' → 'turnover' )
  • .Nouns (). الصفات () - احصل على أي صفات تصف هذا الاسم

الأفعال

• .Verbs () - إرجاع أي مصطلحات لاحقة تم وضع علامة عليها على أنها فعل
  • .VERBS (). JSON () - الإخراج الزائد مع بيانات التعريف
  • .VERBS (). parse () - احصل على عبارة الفعل المميز
  • .Verbs (). الموضوعات () - ما الذي يفعله فعل الفعل
  • .Verbs (). adverbs () - إرجاع الظروف التي تصف هذا الفعل.
  • .Verbs (). issingular () - إرجاع الأفعال المفردة مثل "سبنسر مناحي"
  • .فيرز ()
  • .Verbs (). isimperative () - فقط أفعال التعليمات مثل "أكلها!"
  • .Verbs (). Topasttense () - 'will go' → 'went'
  • .Verbs (). TopResenttense () - 'walked' → 'walks'
  • .Verbs (). tofutureTense () - 'walked' → 'will walk'
  • .Verbs () 'walks' → 'walk'
  • .Verbs (). Togerund () - 'walks' → 'walking'
  • .VERBS (). TOPASTPARTISTICLE () - 'drive' → 'had driven'
  • .Verbs (). conjugate () - إرجاع جميع الاقتران من هذه الأفعال
  • .Verbs (). isnegative () - أفعال إرجاع مع "لا" أو "لا" أو "لا"
  • .Verbs (). Ispositive () - فقط الأفعال بدون "لا" أو "لا" أو "لا"
  • .Verbs (). Tonegative () - 'went' → 'did not go'
  • .Verbs (). topositive () - "didn't study" → 'studied'

أرقام

• .numbers () - احصل على جميع القيم المكتوبة والرقمية
  • .numbers (). parse () - احصل
  • .numbers (). get () - احصل على رقم JavaScript بسيط
  • .numbers ().
  • .numbers (). tonumber () - تحويل "خمسة" إلى 5
  • .numbers (). tolocalestring () - إضافة فواصل ، أو تنسيق أجمل للأرقام
  • .numbers (). totext () - تحويل ' five '
  • 5th () fifth
  • .numbers (). tocardinal () - تحويل "الخامس" إلى five أو 5
  • .numbers (). Isordinal () - إرجاع الأرقام الترتيبية فقط
  • .numbers (). iscardinal () - إرجاع أرقام الكاردينال فقط
  • .numbers (). isequal (n) - أرقام الإرجاع مع هذه القيمة
  • .numbers (). الكبرى (دقيقة) - أرقام العودة أكبر من n
  • .numbers (). lessthan (Max) - أرقام الإرجاع أصغر من n
  • .numbers ().
  • .numbers (). isUnit (الوحدة) - إرجاع أرقام فقط في الوحدة المحددة ، مثل "KM"
  • .Numbers (). SET (N) - SET NUMBER TO N
  • .numbers (). إضافة (n) - زيادة الرقم بواسطة n
  • .numbers (). اطرح (N) - انخفاض رقم N
  • .numbers (). زيادة () - زيادة عددها بمقدار 1
  • .numbers (). الانخفاض () - انخفاض رقم 1
• .Money () - أشياء مثل '$2.50'
  • .Money (). GET () - استرداد المبلغ (المبلغ) من المال.
  • .Money (). JSON () - العملة + معلومات الرقم
  • .Money (). العملة () - أي عملة هي المال في
• .
  • .fractions (). parse () - احصل
  • .
  • .
  • .
  • .
  • .
  • .
• .percentages () - مثل "2.5 ٪"
  • .percentages (). get () - إرجاع الرقم المئوي / 100
  • .percentages ().
  • .percentages (). tofraction () - '80 ٪ ' ->' 8/10 '

جمل

• .sentences () - إرجاع فئة الجملة بطرق إضافية
  • .sentences ().
  • . he walks he walked
  • he walks () he walked
  • .sentences (). tofutureTense () he walks -> he will walk
  • he walk () he walks
  • .sentences (). Tonegative () - - he walks -> he didn't walk
  • .sentences (). isquestion () - إرجاع الأسئلة مع ?
  • .sentences (). isexclamation () - جمل الإرجاع مع !
  • .sentences (). isStatement () - جمل العودة بدون ? أو !

الصفات

• . 'quick'
  • .
  • .
  • .edjectives (). adverbs () - احصل
  • .adjectives ().
  • .edjectives (). tosuperlative () - 'Quick' -> 'أسرع'
  • .
  • .

اختيارات MISC

• .Clauses () -جمل تقسيم إلى عبارات متعددة الأجل
• .Chunks () -عبارات جمل تقسيم الأسماء وأجمل الفعل
• . 'wash-out'
• . '[phone]'
• .hashtags () - أشياء مثل '#nlp'
• . '[email protected]'
• .emoticons () - أشياء مثل :)
• .emojis () - أشياء مثل ?
• .atmentions () - أشياء مثل '@nlp_compromise'
• .rls () - أشياء مثل 'compromise.cool'
• .pronouns () - أشياء مثل 'he'
• .conjunctions () - أشياء مثل 'but'
• . 'of'
• . 'Mrs.'
• .
  • .people (). JSON () - الحصول على بيانات تعريف الشخص
  • .people (). parse () - احصل على تفسير اسم الشخص
• .places () - مثل "باريس ، فرنسا"
• .
• .Topics () - people() + places() + organizations()
• . adverbs () - أشياء مثل 'quickly'
  • .adverbs (). json () - الحصول على بيانات تعريف adverb
• .Acronyms () - أشياء مثل 'FBI'
  • .Acronyms (). Strip () - إزالة الفترات من الاختصارات
  • .acronyms (). addperiods () - إضافة فترات إلى اختصارات
• .Parentheses () - إرجاع أي شيء إلى الداخل (أقواس)
  • .Parentheses (). Strip () - إزالة الأقواس
• .possessives () - أشياء مثل "Spencer's"
  • .possessives ()
• .
  • .
• .slashes () - إرجاع أي مصطلحات تم تجميعها بواسطة Slashes
  • .slashes (). split () - تحويل "الحب/الكراهية" إلى "الحب الكراهية"

.يمتد():

تأتي هذه المكتبة مع خط أساسي للمرور المنطقي لقواعد اللغة الإنجليزية.

أنت حر في التغيير ، أو وضع النفايات في أي إعدادات - وهو الجزء الممتع في الواقع.

أسهل جزء هو مجرد اقتراح علامات لأي كلمات معينة:

 let myWords = {
  kermit : 'FirstName' ,
  fozzie : 'FirstName' ,
}
let doc = nlp ( muppetText , myWords )

أو إجراء تغييرات أثقل مع حل وسط.

 import nlp from 'compromise'
nlp . extend ( {
  // add new tags
  tags : {
    Character : {
      isA : 'Person' ,
      notA : 'Adjective' ,
    } ,
  } ,
  // add or change words in the lexicon
  words : {
    kermit : 'Character' ,
    gonzo : 'Character' ,
  } ,
  // change inflections
  irregulars : {
    get : {
      pastTense : 'gotten' ,
      gerund : 'gettin' ,
    } ,
  } ,
  // add new methods to compromise
  api : View => {
    View . prototype . kermitVoice = function ( ) {
      this . sentences ( ) . prepend ( 'well,' )
      this . match ( 'i [(am|was)]' ) . prepend ( 'um,' )
      return this
    }
  } ,
} )

.plugin () مستندات

المستندات:

مقدمة لطيفة:

• #1) الإدخال ← الإخراج
• #2) المباراة والتحويل
• #3) صنع بروت الدردشة

الوثائق:

المفاهيم	API	الإضافات
دقة	الملحقات	الصفات
التخزين المؤقت	مايثودات مُنشئ	بلح
قضية	الانقباضات	يصدّر
ملفات	أدخل	التجزئة
الداخلية	جيسون	HTML
التبرير	تعويضات الشخصية	keypress
معجم	حلقات	ngrams
Match-Syntax	مباراة	أرقام
أداء	الأسماء	الفقرات
الإضافات	الإخراج	مسح
المشاريع	اختيارات	جمل
تاججر	فرز	المقاطع
العلامات	ينقسم	نطق
الرمز المميز	نص	حازم
تدعى	utils	بين علامات
مساحة بيضاء	الأفعال	typeahead
بيانات العالم	تطبيع	اكتساح
مطابقة غامضة	TypeScript	طفرة
أشكال الجذر

محادثات:

• اللغة كواجهة - بقلم سبنسر كيلي
• برامج الدردشة الترميز - بقلم Kahwee Teng
• على الكتابة والبيانات - بواسطة سبنسر كيلي

المقالات:

• محادثات اجتماعية مع NLP و JavaScript - بواسطة Microsoft
• وصفة الخدمات المجهرية - عن طريق الحدث
• جملة لعبة المغامرة تولاذ مع حل وسط
• بناء الألعاب القائمة على النص - بقلم مات إيلاند
• متعة مع JavaScript في Bigquery - بقلم فيليب هوفا
• معالجة اللغة الطبيعية ... في المتصفح؟ - بقلم تشارلز لانداو

بعض التطبيقات الممتعة:

• اختبار Bechdel الآلي - بواسطة الوصي
• إطار توليد القصة - بقلم خوسيه Phrocca
• مدونة Tumbler من القوائم - قوائم شبيهة بالخيول - بقلم Michael Paulukonis
• تحرير الفيديو من النسخ - بواسطة نظرية جديدة
• تمديد المتصفح ، التحقق من الحقائق - بقلم ألكساندر كيدد
• اختصار سيري - بقلم مايكل بيرنز
• مهارة الأمازون - بقلم تاجدين ماجني
• مهام الركود - بقلم كيفن سوه [انظر المزيد]

مقارنات

• التسوية و spacy
• التسوية و NLTK

---

الإضافات:

هذه بعض الامتدادات المفيدة:

بلح

npm install compromise-dates

• .dates () - العثور على تواريخ مثل June 8th أو 03/03/18
  • .dates (). GET () - نتيجة مبدئية/نهاية JSON
  • .dates (). JSON () - الإخراج الزائد مع بيانات التعريف التاريخ
  • .dates (). التنسيق ('') - تحويل التواريخ إلى تنسيقات محددة
  • .dates (). Toshortform () - تحويل "الأربعاء" إلى "الأربعاء" ، إلخ
  • .dates (). tolongform () - تحويل "فبراير" إلى "فبراير" ، إلخ
• . الأدوار () - 2 weeks أو 5mins
  • .Durations (). GET () - إرجاع JSON البسيط للمدة
  • .Durations (). JSON () - الإخراج المفرط مع بيانات التعريف
• .Times () - 4:30pm أو half past five
  • .Times (). GET () - إرجاع Simple JSON للأوقات
  • .Times (). JSON () - الإخراج الزائد مع بيانات التعريف الزمنية

الإحصائيات

npm install compromise-stats

• .tfidf ({}) - ترتيب الكلمات حسب التردد والتفرد

• .ngrams ({}) -قائمة جميع برامج التكرار الفرعية ، بواسطة count word

• .unigrams () - n -grams بكلمة واحدة

• .bigrams () - n -grams مع كلمتين

• .trigrams () - n -grams مع ثلاث كلمات

• .startgrams () - n -grams بما في ذلك المصطلح الأول من العبارة

• .

• .edgegrams () - n -grams بما في ذلك الفترة الأولى أو الأخيرة من العبارة

خطاب

npm install compromise-syllables

• .syllables () - تقسيم كل مصطلح بواسطة نطقه النموذجي
• .soundslike () - إنتاج نطق مقدر

ويكيبيديا

npm install compromise-wikipedia

• .wikipedia () - تسوية مقال مضغوطة

---

TypeScript

نحن ملتزمون بدعم TypeScript/Deno ، في كل من Plugins الرسمي:

 import nlp from 'compromise'
import stats from 'compromise-stats'

const nlpEx = nlp . extend ( stats )

nlpEx ( 'This is type safe!' ) . ngrams ( { min : 1 } )

مستندات TypeScript

القيود:

• Slash-Support: قمنا حاليًا بتقسيم المائل ككلمات مختلفة ، مثلما نفعل للواصلة. لذا فإن أشياء مثل هذه لا تعمل: nlp('the koala eats/shoots/leaves').has('koala leaves') //false

• مطابقة بين الخلاصة: بشكل افتراضي ، الجمل هي التجريد على المستوى الأعلى. لا يتم دعم المباريات المتداخلة ، أو مباريات متعددة الجنسيات بدون مكون إضافي: nlp("that's it. Back to Winnipeg!").has('it back')//false

• بناء جملة المباراة المتداخلة: جمال الخطر من Regex هو أنه يمكنك إعادة التكرار إلى أجل غير مسمى. بناء جملة المباراة لدينا أضعف بكثير. أشياء مثل هذه ليست (حتى الآن) ممكنة: يجب تحقيق doc.match('(modern (major|minor))? general') مع عبارات .match () متتالية.

• تحليل التبعية: يتطلب تحول الجملة الصحيح فهم شجرة بناء الجملة من الجملة ، وهو ما لا نفعله حاليًا. يجب علينا! مساعدة مطلوبة مع هذا.

التعليمات

☂ ليس JavaScript أيضًا ...
نعم هو!
لم يتم تصميمه للتنافس مع NLTK ، وقد لا يناسب كل مشروع.
معالجة السلسلة متزامنة أيضًا ، وموازاة عمليات العقدة غريبة.
انظر هنا للحصول على معلومات حول السرعة والأداء ، وهنا لدوافع المشروع
؟ هل يمكن أن تعمل على مراقبة Arduino؟
فقط إذا كان مقاوم للماء!
اقرأ Quick Start لتشغيل التسوية في العمال وتطبيقات الأجهزة المحمولة وجميع أنواع البيئات المضحكة.
؟ حل وسط بلغات أخرى؟
لقد حصلنا على شوكات عمل في مجال الأعمال الألمانية والفرنسية والإسبانية والإيطالية في نفس الفلسفة.
وتحتاج إلى بعض المساعدة.
بنيات جزئية؟
نحن نقدم بناء رمز فقط ، والذي تم سحبه.
ولكن على خلاف ذلك ، فإن التسوية ليست بسهولة الأشجار.
أساليب العلامات تنافسية وجشع ، لذلك لا ينصح بسحب الأشياء.
لاحظ أنه بدون علامات نقاط البيع الكاملة ، لن يعمل التقلص بشكل مثالي. ( (Spencer's Cool) vs. (Spencer's House) )
يوصى بتشغيل المكتبة بالكامل.

انظر أيضا:

• En-Pos -JavaScript Pos-tagger من Alex Corvi

• NaturalNode - NLP الإحصائي المربي في JavaScript

• Winkjs -Pos-tagger ، Tokenizer ، تعلم الآلة في JavaScript

• Dariusk/POS -JS - Fasttag Fork في JavaScript

• Compendium -JS - POS وتحليل المشاعر في JavaScript

• اللغويات Nodebox - الاقتران ، الانعكاس في JavaScript

• الاستعادة - أدوات مساعدة نصية رائعة للغاية في JavaScript

• SuperScript - محرك محادثة في JS

• Jspos- بناء JavaScript من Brill-Tagger الذي تم اختباره للوقت

• spacy - tagger سريع ، متعدد اللغات في C/python

• النثر - tagger Quick in Go by Joseph Kato

• TextBlob - Python Tagger

معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا