ArticutAPI
v1.3.7
| 名前 | ArticLeapi | mp_articutapi | ws_articutapi |
|---|---|---|---|
| 製品 | オンライン / Docker | Docker | Docker |
| テクノロジー | HTTPリクエスト | マルチプロセッシング | WebSocket |
| 特徴 | シンプルで使いやすい | バッチ処理 | インスタント処理 |
| 適用可能なシナリオ | どれでも | テキスト分析 | チャットボット |
| 名前 | ArticLeapi | mp_articutapi | ws_articutapi |
|---|---|---|---|
| 時間 | 0.1252秒 | 0.1206秒 | 0.0677秒 |
| 文の数 | ArticLeapi | mp_articutapi | ws_articutapi |
|---|---|---|---|
| 方法 | parse（） | bulk_parse（20） | parse（） |
| 1k | 155秒 | 8秒 | 18秒 |
| 2k | 306秒 | 14秒 | 35秒 |
| 3k | 455秒 | 17秒 | 43秒 |
MP_ArticutAPI 、bulk_parse（bulksize = 20）メソッドを使用します。WS_ArticutAPI parse（）メソッドを使用します。pip3 install ArticutAPI関数の説明については、docs/index.htmlを参照してください
from ArticutAPI import Articut
from pprint import pprint
username = "" #這裡填入您在 https://api.droidtown.co 使用的帳號 email。若使用空字串，則預設使用每小時 2000 字的公用額度。
apikey = "" #這裡填入您在 https://api.droidtown.co 登入後取得的 api Key。若使用空字串，則預設使用每小時 2000 字的公用額度。
articut = Articut(username, apikey)
inputSTR = "會被大家盯上，才證明你有實力。"
resultDICT = articut.parse(inputSTR)
pprint(resultDICT)
{"exec_time": 0.06723856925964355,
"level": "lv2",
"msg": "Success!",
"result_pos": ["<MODAL>會</MODAL><ACTION_lightVerb>被</ACTION_lightVerb><ENTITY_nouny>大家</ENTITY_nouny><ACTION_verb>盯上</ACTION_verb>",
"，",
"<MODAL>才</MODAL><ACTION_verb>證明</ACTION_verb><ENTITY_pronoun>你</ENTITY_pronoun><ACTION_verb>有</ACTION_verb><ENTITY_noun>實力</ENTITY_noun>",
"。"],
"result_segmentation": "會/被/大家/盯上/，/才/證明/你/有/實力/。/",
"status": True,
"version": "v118",
"word_count_balance": 9985,
"product": "https://api.droidtown.co/product/",
"document": "https://api.droidtown.co/document/"
}
ニーズに応じて、「名詞」、「動詞」、「形容詞」などの単語の完全な意味を持つ単語を見つけることができます。
inputSTR = "你計劃過地球人類補完計劃"
resultDICT = articut.parse(inputSTR, level="lv1")
pprint(resultDICT["result_pos"])
#列出所有的 content word.
contentWordLIST = articut.getContentWordLIST(resultDICT)
pprint(contentWordLIST)
#列出所有的 verb word. (動詞)
verbStemLIST = articut.getVerbStemLIST(resultDICT)
pprint(verbStemLIST)
#列出所有的 noun word. (名詞)
nounStemLIST = articut.getNounStemLIST(resultDICT)
pprint(nounStemLIST)
#列出所有的 location word. (地方名稱)
locationStemLIST = articut.getLocationStemLIST(resultDICT)
pprint(locationStemLIST)
#resultDICT["result_pos"]
["<ENTITY_pronoun>你</ENTITY_pronoun><ACTION_verb>計劃</ACTION_verb><ASPECT>過</ASPECT><LOCATION>地球</LOCATION><ENTITY_oov>人類</ENTITY_oov><ACTION_verb>補完</ACTION_verb><ENTITY_nounHead>計劃</ENTITY_nounHead>"]
#列出所有的 content word.
[[(47, 49, '計劃'), (117, 119, '人類'), (146, 147, '補'), (196, 198, '計劃')]]
#列出所有的 verb word. (動詞)
[[(47, 49, '計劃'), (146, 147, '補')]]
#列出所有的 noun word. (名詞)
[[(117, 119, '人類'), (196, 198, '計劃')]]
#列出所有的 location word. (地方名稱)
[[(91, 93, '地球')]]
resultDICT = articut.versions()
pprint(resultDICT)
{"msg": "Success!",
"status": True,
"versions": [{"level": ["lv1", "lv2"],
"release_date": "2019-04-25",
"version": "latest"},
{"level": ["lv1", "lv2"],
"release_date": "2019-04-25",
"version": "v118"},
{"level": ["lv1", "lv2"],
"release_date": "2019-04-24",
"version": "v117"},...
}
inputSTR = "小紅帽"
resultDICT = articut.parse(inputSTR, level="lv1")
pprint(resultDICT)
NLUまたはマシンの自動翻訳の使用に適した極端な動詞動詞。結果を提示して、できるだけ文の各要素を細分化します。
{"exec_time": 0.04814624786376953,
"level": "lv1",
"msg": "Success!",
"result_pos": ["<MODIFIER>小</MODIFIER><MODIFIER_color>紅</MODIFIER_color><ENTITY_nounHead>帽</ENTITY_nounHead>"],
"result_segmentation": "小/紅/帽/",
"status": True,
"version": "v118",
"word_count_balance": 9997,...}
フレーズの音韻論は、テキスト分析、機能値の計算、キーワード抽出などに適しています。プレゼンテーションの結果は、意味の最小単位で提示されます。
{"exec_time": 0.04195523262023926,
"level": "lv2",
"msg": "Success!",
"result_pos": ["<ENTITY_nouny>小紅帽</ENTITY_nouny>"],
"result_segmentation": "小紅帽/",
"status": True,
"version": "v118",
"word_count_balance": 9997,...}
記事は「言語知識」のみを扱っており、「百科事典の知識」ではなく扱っているからです。辞書形式で使用される「ユーザーカスタマイズ」語彙の機能を提供してください。自分で書いてください。
userdefinedfile.json
{"雷姆":["小老婆"],
"艾蜜莉亞":["大老婆"],
"初音未來": ["初音", "只是個軟體"],
"李敏鎬": ["全民歐巴", "歐巴"]}
runarticut.py
from ArticutAPI import Articut
from pprint import pprint
articut = Articut()
userDefined = "./UserDefinedFile.json"
inputSTR = "我的最愛是小老婆，不是初音未來。"
# 使用自定義詞典
resultDICT = articut.parse(inputSTR, userDefinedDictFILE=userDefined)
pprint(resultDICT)
# 未使用自定義詞典
resultDICT = articut.parse(inputSTR)
pprint(resultDICT)
# 使用自定義詞典
{"result_pos": ["<ENTITY_pronoun>我</ENTITY_pronoun><FUNC_inner>的</FUNC_inner><ACTION_verb>最愛</ACTION_verb><AUX>是</AUX><UserDefined>小老婆</UserDefined>",
"，",
"<FUNC_negation>不</FUNC_negation><AUX>是</AUX><UserDefined>初音未來</UserDefined>",
"。"],
"result_segmentation": "我/的/最愛/是/小老婆/，/不/是/初音未來/。/",...}
# 未使用自定義詞典
{"result_pos": ["<ENTITY_pronoun>我</ENTITY_pronoun><FUNC_inner>的</FUNC_inner><ACTION_verb>最愛</ACTION_verb><AUX>是</AUX><ENTITY_nouny>小老婆</ENTITY_nouny>",
"，",
"<FUNC_negation>不</FUNC_negation><AUX>是</AUX><ENTITY_nouny>初音</ENTITY_nouny><TIME_justtime>未來</TIME_justtime>",
"。"],
"result_segmentation": "我/的/最愛/是/小老婆/，/不/是/初音/未來/。/",...}
政府のオープンプラットフォームには、「運輸省の観光局には、さまざまな政府機関がリリースした空間観光情報を収集します」が含まれています。記事はその情報を使用して、<knowled_place>にマークを付けることができます
コンテンツのアップロード（JSON形式）
{
"username": "[email protected]",
"api_key": "anapikeyfordocthatdoesnwork@all",
"input_str": "花蓮的原野牧場有一間餐廳",
"version": "v137",
"level": "lv1",
"opendata_place": true
}
コンテンツを返す（json形式）
{
"exec_time": 0.013453006744384766,
"level": "lv1",
"msg": "Success!",
"result_pos": ["<LOCATION>花蓮</LOCATION><FUNC_inner>的</FUNC_inner><KNOWLEDGE_place>原野牧場</KNOWLEDGE_place><ACTION_verb>有</ACTION_verb><ENTITY_classifier>一間</ENTITY_classifier><ENTITY_noun>餐廳</ENTITY_noun>"],
"result_segmentation": "花蓮/的/原野牧場/有/一間/餐廳/",
"status": True,
"version": "v137",
"word_count_balance": 99987
}
使用例：https：//github.com/droidtown/articutapi/blob/master/articutapi.py#l624
アルゴリズム論文：テキストラン：テキストに順序を持ち込む
使用例：https：//github.com/droidtown/articutapi/blob/master/articutapi.py#l629
環境要件
Python 3.6.1
$ pip install graphene
$ pip install starlette
$ pip install jinja2
$ pip install uvicorn
ArtiCut Word Breaking Resultsにアーカイブパスをもたらすためにarticgraphql.pyを実行し、ブラウザを開いてURL http://0.0.0.0:8000/を入力します
$ python ArticutGraphQL.py articutResult.json
グラフェンモジュールをインストールします
$ pip install graphene
inputSTR = "地址：宜蘭縣宜蘭市縣政北七路六段55巷1號2樓"
result = articut.parse(inputSTR)
with open("articutResult.json", "w", encoding="utf-8") as resultFile:
json.dump(result, resultFile, ensure_ascii=False)
graphQLResult = articut.graphQL.query(
filePath="articutResult.json",
query="""
{
meta {
lang
description
}
doc {
text
tokens {
text
pos_
tag_
isStop
isEntity
isVerb
isTime
isClause
isKnowledge
}
}
}""")
pprint(graphQLResult)
inputSTR = "劉克襄在本次活動當中，分享了台北中山北路一日遊路線。他表示當初自己領著柯文哲一同探索了雙連市場與中山捷運站的小吃與商圈，還有商圈內的文創商店與日系雜物店鋪，都令柯文哲留下深刻的印象。劉克襄也認為，雙連市場內的魯肉飯、圓仔湯與切仔麵，還有九條通的日式店家、居酒屋等特色，也能讓人感受到台北舊城區不一樣的魅力。"
result = articut.parse(inputSTR)
with open("articutResult.json", "w", encoding="utf-8") as resultFile:
json.dump(result, resultFile, ensure_ascii=False)
graphQLResult = articut.graphQL.query(
filePath="articutResult.json",
query="""
{
meta {
lang
description
}
doc {
text
ents {
persons {
text
pos_
tag_
}
}
}
}""")
pprint(graphQLResult)
