underthesea
Version 6.8.3
Underthesea es:
? Un conjunto de herramientas de PNL vietnamita. Underthesea es un conjunto de conjuntos de datos de módulos de Python de código abierto y tutoriales que respaldan la investigación y el desarrollo en el procesamiento del lenguaje natural vietnamita. Proporcionamos una API extremadamente fácil para aplicar rápidamente modelos PNL previos a sutraneo a su texto vietnamita, como segmentación de palabras, etiquetado de parte de voz (POS), reconocimiento de entidad nombrado (NER), clasificación de texto y análisis de dependencia.
? Un software de código abierto. Underthesea se publica bajo la Licencia GNU General Public License v3.0. Los permisos de esta fuerte licencia de Copyleft están condicionados a poner a disposición el código fuente completo de obras y modificaciones con licencia, que incluyen trabajos más grandes utilizando un trabajo con licencia, bajo la misma licencia.
? ¡Apoyarnos! Cada parte de apoyo nos ayuda a lograr nuestros objetivos. Muchas gracias. ????
? ¡Hola! ¿Has oído hablar de LLMS , los modelos basados en información ? Bueno, ¿adivina qué? ¡A partir de Underthesea versión 6.7.0, ahora puede sumergirse profundamente con esta característica súper genial para la clasificación de texto! ¡Sumérgete y sale un chapoteo! ?
Para instalar Underthesea, simplemente:
$ pip install underthesea
?Satisfacción, garantizada.
Uso
> >> from underthesea import sent_tokenize
> >> text = 'Taylor cho biết lúc đầu cô cảm thấy ngại với cô bạn thân Amanda nhưng rồi mọi thứ trôi qua nhanh chóng. Amanda cũng thoải mái với mối quan hệ này.'
> >> sent_tokenize ( text )
[
"Taylor cho biết lúc đầu cô cảm thấy ngại với cô bạn thân Amanda nhưng rồi mọi thứ trôi qua nhanh chóng." ,
"Amanda cũng thoải mái với mối quan hệ này."
]Uso
> >> from underthesea import text_normalize
> >> text_normalize ( "Ðảm baỏ chất lựơng phòng thí nghịêm hoá học" )
"Đảm bảo chất lượng phòng thí nghiệm hóa học"Uso
> >> from underthesea import word_tokenize
> >> text = "Chàng trai 9X Quảng Trị khởi nghiệp từ nấm sò"
> >> word_tokenize ( text )
[ "Chàng trai" , "9X" , "Quảng Trị" , "khởi nghiệp" , "từ" , "nấm" , "sò" ]
> >> word_tokenize ( sentence , format = "text" )
"Chàng_trai 9X Quảng_Trị khởi_nghiệp từ nấm sò"
> >> text = "Viện Nghiên Cứu chiến lược quốc gia về học máy"
> >> fixed_words = [ "Viện Nghiên Cứu" , "học máy" ]
> >> word_tokenize ( text , fixed_words = fixed_words )
"Viện_Nghiên_Cứu chiến_lược quốc_gia về học_máy"Uso
> >> from underthesea import pos_tag
> >> pos_tag ( 'Chợ thịt chó nổi tiếng ở Sài Gòn bị truy quét' )
[( 'Chợ' , 'N' ),
( 'thịt' , 'N' ),
( 'chó' , 'N' ),
( 'nổi tiếng' , 'A' ),
( 'ở' , 'E' ),
( 'Sài Gòn' , 'Np' ),
( 'bị' , 'V' ),
( 'truy quét' , 'V' )]Uso
> >> from underthesea import chunk
> >> text = 'Bác sĩ bây giờ có thể thản nhiên báo tin bệnh nhân bị ung thư?'
> >> chunk ( text )
[( 'Bác sĩ' , 'N' , 'B-NP' ),
( 'bây giờ' , 'P' , 'B-NP' ),
( 'có thể' , 'R' , 'O' ),
( 'thản nhiên' , 'A' , 'B-AP' ),
( 'báo' , 'V' , 'B-VP' ),
( 'tin' , 'N' , 'B-NP' ),
( 'bệnh nhân' , 'N' , 'B-NP' ),
( 'bị' , 'V' , 'B-VP' ),
( 'ung thư' , 'N' , 'B-NP' ),
( '?' , 'CH' , 'O' )]⚛️⚛️ Modelo de aprendizaje profundo
$ pip install underthesea[deep] > >> from underthesea import dependency_parse
> >> text = 'Tối 29/11, Việt Nam thêm 2 ca mắc Covid-19'
> >> dependency_parse ( text )
[( 'Tối' , 5 , 'obl:tmod' ),
( '29/11' , 1 , 'flat:date' ),
( ',' , 1 , 'punct' ),
( 'Việt Nam' , 5 , 'nsubj' ),
( 'thêm' , 0 , 'root' ),
( '2' , 7 , 'nummod' ),
( 'ca' , 5 , 'obj' ),
( 'mắc' , 7 , 'nmod' ),
( 'Covid-19' , 8 , 'nummod' )]⚛️Uso
> >> from underthesea import ner
> >> text = 'Chưa tiết lộ lịch trình tới Việt Nam của Tổng thống Mỹ Donald Trump'
> >> ner ( text )
[( 'Chưa' , 'R' , 'O' , 'O' ),
( 'tiết lộ' , 'V' , 'B-VP' , 'O' ),
( 'lịch trình' , 'V' , 'B-VP' , 'O' ),
( 'tới' , 'E' , 'B-PP' , 'O' ),
( 'Việt Nam' , 'Np' , 'B-NP' , 'B-LOC' ),
( 'của' , 'E' , 'B-PP' , 'O' ),
( 'Tổng thống' , 'N' , 'B-NP' , 'O' ),
( 'Mỹ' , 'Np' , 'B-NP' , 'B-LOC' ),
( 'Donald' , 'Np' , 'B-NP' , 'B-PER' ),
( 'Trump' , 'Np' , 'B-NP' , 'I-PER' )]⚛️ Modelo de aprendizaje profundo
$ pip install underthesea[deep] > >> from underthesea import ner
> >> text = "Bộ Công Thương xóa một tổng cục, giảm nhiều đầu mối"
> >> ner ( text , deep = True )
[
{ 'entity' : 'B-ORG' , 'word' : 'Bộ' },
{ 'entity' : 'I-ORG' , 'word' : 'Công' },
{ 'entity' : 'I-ORG' , 'word' : 'Thương' }
]⚡Uso
> >> from underthesea import classify
> >> classify ( 'HLV đầu tiên ở Premier League bị sa thải sau 4 vòng đấu' )
[ 'The thao' ]
> >> classify ( 'Hội đồng tư vấn kinh doanh Asean vinh danh giải thưởng quốc tế' )
[ 'Kinh doanh' ]
>> classify ( 'Lãi suất từ BIDV rất ưu đãi' , domain = 'bank' )
[ 'INTEREST_RATE' ]⚡ Modelo basado en el aviso
$ pip install underthesea[prompt]
$ export OPENAI_API_KEY=YOUR_KEY > >> from underthesea import classify
> >> text = "HLV ngoại đòi gần tỷ mỗi tháng dẫn dắt tuyển Việt Nam"
> >> classify ( text , model = 'prompt' )
Thể thaoUso
> >> from underthesea import sentiment
> >> sentiment ( 'hàng kém chất lg,chăn đắp lên dính lông lá khắp người. thất vọng' )
'negative'
> >> sentiment ( 'Sản phẩm hơi nhỏ so với tưởng tượng nhưng chất lượng tốt, đóng gói cẩn thận.' )
'positive'
> >> sentiment ( 'Đky qua đường link ở bài viết này từ thứ 6 mà giờ chưa thấy ai lhe hết' , domain = 'bank' )
[ 'CUSTOMER_SUPPORT#negative' ]
> >> sentiment ( 'Xem lại vẫn thấy xúc động và tự hào về BIDV của mình' , domain = 'bank' )
[ 'TRADEMARK#positive' ]⚛️Lang detecta API. Gracias al trabajo increíble de FastText
Instalar extensiones de dependencias y modelos
```bash
$ pip install underthesea[langdetect]
```
Ejemplos de uso en script
```python
>>> from underthesea import lang_detect
>>> lang_detect("Cựu binh Mỹ trả nhật ký nhẹ lòng khi thấy cuộc sống hòa bình tại Việt Nam")
vi
```
⚛️API de texto a discurso. Gracias al trabajo increíble de NTT123/Viettts
Instalar extensiones de dependencias y modelos
```bash
$ pip install underthesea[wow]
$ underthesea download-model VIET_TTS_V0_4_1
```
Ejemplos de uso en script
```python
>>> from underthesea.pipeline.say import say
>>> say("Cựu binh Mỹ trả nhật ký nhẹ lòng khi thấy cuộc sống hòa bình tại Việt Nam")
A new audio file named `sound.wav` will be generated.
```
Ejemplos de uso en la línea de comandos
```sh
$ underthesea say "Cựu binh Mỹ trả nhật ký nhẹ lòng khi thấy cuộc sống hòa bình tại Việt Nam"
```
Enumerar recursos
$ underthesea list-data
| Name | Type | License | Year | Directory |
| ---------------------------+-------------+---------+------+------------------------------------ |
| CP_Vietnamese_VLC_v2_2022 | Plaintext | Open | 2023 | datasets/CP_Vietnamese_VLC_v2_2022 |
| UIT_ABSA_RESTAURANT | Sentiment | Open | 2021 | datasets/UIT_ABSA_RESTAURANT |
| UIT_ABSA_HOTEL | Sentiment | Open | 2021 | datasets/UIT_ABSA_HOTEL |
| SE_Vietnamese-UBS | Sentiment | Open | 2020 | datasets/SE_Vietnamese-UBS |
| CP_Vietnamese-UNC | Plaintext | Open | 2020 | datasets/CP_Vietnamese-UNC |
| DI_Vietnamese-UVD | Dictionary | Open | 2020 | datasets/DI_Vietnamese-UVD |
| UTS2017-BANK | Categorized | Open | 2017 | datasets/UTS2017-BANK |
| VNTQ_SMALL | Plaintext | Open | 2012 | datasets/LTA |
| VNTQ_BIG | Plaintext | Open | 2012 | datasets/LTA |
| VNESES | Plaintext | Open | 2012 | datasets/LTA |
| VNTC | Categorized | Open | 2007 | datasets/VNTC |
$ underthesea list-data --allDescargar recursos
$ underthesea download-data CP_Vietnamese_VLC_v2_2022
Resource CP_Vietnamese_VLC_v2_2022 is downloaded in ~ /.underthesea/datasets/CP_Vietnamese_VLC_v2_2022 folder¿Quieres contribuir con el desarrollo subterráneo? ¡Excelente! Lea más detalles en Caboning.RST
Si le pareció útil este proyecto y le gustaría apoyar nuestro trabajo, puede comprarnos un café ☕.
¡Su apoyo es nuestro mayor aliento?
