SmoothNLP
1.0.0
| Autor | |
|---|---|
| Sieger | [email protected] |
| Yinjun | [email protected] |
| Qualle | [email protected] |
Über pip einbauen
pip install smoothnlp > =0.4.0Installieren Sie die neueste Version über den Quellcode
git clone https://github.com/smoothnlp/SmoothNLP.git
cd SmoothNLP
python setup.py installNur unterstützte Versionen von SmoothNLP
V0.3.0und später; Im Folgenden finden Sie Beispiele nach VersionV0.4:
from smoothnlp . algorithm import kg
from kgexplore import visual
ngrams = kg . extract_ngram ([ "SmoothNLP在V0.3版本中正式推出知识抽取功能" ,
"SmoothNLP专注于可解释的NLP技术" ,
"SmoothNLP支持Python与Java" ,
"SmoothNLP将帮助工业界与学术界更加高效的构建知识图谱" ,
"SmoothNLP是上海文磨网络科技公司的开源项目" ,
"SmoothNLP在V0.4版本中推出对图谱节点的分类功能" ,
"KGExplore是SmoothNLP的一个子项目" ])
visual . visualize ( ngrams , width = 12 , height = 10 )
Funktionsbeschreibung
事件触发,状态描述,属性描述und数值描述.产品,地区,公司与品牌,货品,机构,人物,修饰短语und其他. >> import smoothnlp
>> smoothnlp . segment ( '欢迎在Python中使用SmoothNLP' )
[ '欢迎' , '在' , 'Python' , '中' , '使用' , 'SmoothNLP' ]Bewertungsetikett Erklärung Wiki
>> smoothnlp . postag ( '欢迎使用smoothnlp的Python接口' )
[{ 'token' : '欢迎' , 'postag' : 'VV' },
{ 'token' : '在' , 'postag' : 'P' },
{ 'token' : 'Python' , 'postag' : 'NN' },
{ 'token' : '中' , 'postag' : 'LC' },
{ 'token' : '使用' , 'postag' : 'VV' },
{ 'token' : 'SmoothNLP' , 'postag' : 'NN' }] >> smoothnlp . ner ( "中国平安2019年度长期服务计划于2019年5月7日至5月14日通过二级市场完成购股" )
[{ 'charStart' : 0 , 'charEnd' : 4 , 'text' : '中国平安' , 'nerTag' : 'COMPANY_NAME' , 'sTokenList' : { '1' : { 'token' : '中国平安' , 'postag' : None }}, 'normalizedEntityValue' : '中国平安' },
{ 'charStart' : 4 , 'charEnd' : 9 , 'text' : '2019年' , 'nerTag' : 'NUMBER' , 'sTokenList' : { '2' : { 'token' : '2019年' , 'postag' : 'CD' }}, 'normalizedEntityValue' : '2019年' },
{ 'charStart' : 17 , 'charEnd' : 26 , 'text' : '2019年5月7日' , 'nerTag' : 'DATETIME' , 'sTokenList' : { '8' : { 'token' : '2019年5月' , 'postag' : None }, '9' : { 'token' : '7日' , 'postag' : None }}, 'normalizedEntityValue' : '2019年5月7日' },
{ 'charStart' : 27 , 'charEnd' : 32 , 'text' : '5月14日' , 'nerTag' : 'DATETIME' , 'sTokenList' : { '11' : { 'token' : '5月' , 'postag' : None }, '12' : { 'token' : '14日' , 'postag' : None }}, 'normalizedEntityValue' : '5月14日' }] >> smoothnlp . company_recognize ( "旷视科技预计将在今年9月在港IPO" )
[{ 'charStart' : 0 ,
'charEnd' : 4 ,
'text' : '旷视科技' ,
'nerTag' : 'COMPANY_NAME' ,
'sTokenList' : { '1' : { 'token' : '旷视科技' , 'postag' : None }},
'normalizedEntityValue' : '旷视科技' }]Beachten Sie, dass der von
smoothnlp.dep_parsingzurückgegebeneIndex=0root-Token von Dummy ist.
Abhängigkeitssyntaxanalyse Tag Erläuterung Wiki
smoothnlp . dep_parsing ( "特斯拉是全球最大的电动汽车制造商。" )
> [{ 'relationship' : 'top' , 'dependentIndex' : 2 , 'targetIndex' : 1 },
{ 'relationship' : 'root' , 'dependentIndex' : 0 , 'targetIndex' : 2 },
{ 'relationship' : 'dep' , 'dependentIndex' : 5 , 'targetIndex' : 3 },
{ 'relationship' : 'advmod' , 'dependentIndex' : 5 , 'targetIndex' : 4 },
{ 'relationship' : 'ccomp' , 'dependentIndex' : 2 , 'targetIndex' : 5 },
{ 'relationship' : 'cpm' , 'dependentIndex' : 5 , 'targetIndex' : 6 },
{ 'relationship' : 'amod' , 'dependentIndex' : 8 , 'targetIndex' : 7 },
{ 'relationship' : 'attr' , 'dependentIndex' : 2 , 'targetIndex' : 8 },
{ 'relationship' : 'attr' , 'dependentIndex' : 2 , 'targetIndex' : 9 },
{ 'relationship' : 'punct' , 'dependentIndex' : 2 , 'targetIndex' : 10 }] smoothnlp . split2sentences ( "句子1!句子2!" )
> [ '句子1!' , '句子2!' ]SmoothNLP verwendet standardmäßig 2 Threads für Serviceaufrufe.
from smoothnlp import config
config . setNumThreads ( 2 ) from smoothnlp import config
config . setLogLevel ( "DEBUG" ) ## 设定日志级别Algorithmus Einführung | Anweisungen zur Verwendung
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Effektdemonstration
[
{
"url" : " https://36kr.com/p/5167309 " ,
"title" : " Facebook第三次数据泄露，可能导致680万用户私人照片泄露" ,
"pub_ts" : 1544832000
},
{
"url" : " https://www.pencilnews.cn/p/24038.html " ,
"title" : "热点 | Facebook将因为泄露700万用户个人照片 面临16亿美元罚款" ,
"pub_ts" : 1544832000
},
{
"url" : " https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2018-12-15/doc-ihmutuec9334184.shtml " ,
"title" : " Facebook再曝新数据泄露 6800万用户或受影响" ,
"pub_ts" : 1544844120
}
]Kommentar: Die Daten des SINA -Editors sind falsch ... übertriebene Fakten, die reale Situation Facebook hat nicht 68 Millionen Fotos ausgelöst
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Wirkung
| Ereignisname | AUC | Präzision |
|---|---|---|
| Investition und Akquisition | 0,996 | 0,982 |
| Unternehmenskooperation | 0,977 | 0,885 |
| Direktoren, Vorgesetzte und Führungskräfte | 0,982 | 0,940 |
| Einnahmebericht | 0,994 | 0,960 |
| Geschäfte unterschreiben | 0,993 | 0,904 |
| Geschäftsentwicklung | 0,968 | 0,869 |
| Produktbericht | 0,977 | 0,911 |
| Industriepolitik | 0,990 | 0,879 |
| Schlechtes Management | 0,981 | 0,765 |
| Diskussion über Verstoß | 0,951 | 0,890 |
Referenzen
smoothnlp_maven . Es kann über maven kompiliert und verpackt werdenSmoothNLP Pro unterstützt stabile und zuverlässige Benutzer auf Unternehmensebene, Dokumentation. Wenn Sie ausprobieren oder kaufen möchten, wenden Sie bitte [email protected]
smoothnlp.split2sentences für die Vorverarbeitung des Satzschnitts.SimHei standardmäßig. Matplotlib in den meisten Umgebungen unterstützt chinesische Schriftarten nicht. Wir bieten einen Download -Link für das Schriftartpaket. Sie können Simhei -Schriftarten in die Matplotlib -Schriftbibliothek laden, indem Sie den folgenden Code ausführen. import matplotlib . pyplot as plt
import matplotlib . font_manager as font_manager
## 设置字体
font_dirs = [ 'simhei/' ]
font_files = font_manager . findSystemFonts ( fontpaths = font_dirs )
font_list = font_manager . createFontList ( font_files )
font_manager . fontManager . ttflist . extend ( font_list )
plt . rcParams [ 'font.family' ] = "SimHei" NLP oder知识图谱oder sogar Praktikumsmöglichkeiten. Willkommen bei [email protected]
