underthesea
Version 6.8.3
Underthesea次のとおりです。
？ベトナムのNLPツールキット。アンダーシーは、ベトナムの自然言語処理の研究開発をサポートするオープンソースのPythonモジュールデータセットとチュートリアルの一連のスイートです。非常に簡単なAPIを提供して、単語セグメンテーション、スピーチの一部のタグ付け（POS）、名前付きエンティティ認識（NER）、テキスト分類、依存関係の解析など、ベトナムのテキストに事前に処理されたNLPモデルをすばやく適用します。
？オープンソースソフトウェア。 undertheseaは、GNU General Public License v3.0ライセンスの下で公開されています。この強力なコピーレフトライセンスの許可は、同じライセンスの下で、ライセンスされた作業を使用した大規模な作品を含む、ライセンス作業と修正の完全なソースコードを利用可能にすることを条件としています。
？私たちをサポートしてください！サポートのあらゆる部分が私たちの目標を達成するのに役立ちます。どうもありがとう。 ???
？ちょっと、そこ！プロンプトベースのモデルであるLLMSについて聞いたことがありますか？さて、何を推測しますか？ undertheseaバージョン6.7.0から始めて、テキスト分類のためにこのスーパークール機能を深く掘り下げることができます！飛び込み、スプラッシュを作りましょう！ ？
undertheseaをインストールするには、単純に：
$ pip install underthesea
?満足、保証。
使用法
> >> 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."
]使用法
> >> 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"使用法
> >> 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"使用法
> >> 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' )]使用法
> >> 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' )]⚛️deepディープラーニングモデル
$ 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' )]⚛️使用法
> >> 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' )]deepディープラーニングモデル
$ 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' }
]⚡使用法
> >> 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' ]⚡プロンプトベースのモデル
$ 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 thao使用法
> >> 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はAPIを検出します。 FastTextの素晴らしい作品に感謝します
拡張依存関係とモデルをインストールします
```bash
$ pip install underthesea[langdetect]
```
スクリプトの使用例
```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
```
⚛️テキストからスピーチAPI。 NTT123/Vietttsの素晴らしい作品のおかげです
拡張依存関係とモデルをインストールします
```bash
$ pip install underthesea[wow]
$ underthesea download-model VIET_TTS_V0_4_1
```
スクリプトの使用例
```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.
```
コマンドラインの使用例
```sh
$ underthesea say "Cựu binh Mỹ trả nhật ký nhẹ lòng khi thấy cuộc sống hòa bình tại Việt Nam"
```
リソースをリストします
$ 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 --allリソースをダウンロードします
$ 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アンダーセーの開発に貢献したいですか？素晴らしい！詳細については、Convributing.rstをご覧ください
このプロジェクトが役立ち、私たちの仕事をサポートしたい場合は、コーヒーを買うことができます。
あなたのサポートは私たちの最大の励ましですか？！
