Stem Lem Pipeline
1.0.0
ロシア語を拠点とする（ただし、単なる）テキスト変圧器は、いくつかのステムとレンマ化のバックエンドとテキストの準備機能を使用しました
pip install StemLemPipe
StemLemPipeの主な目的は、これらのテキストの1、2、3-、...、ゼロのn-grams of Lemmatizedおよび/または茎のある単語のn-gramsのパイソンセットへの変換テキストです。
StemLemPipeパイプラインの概念をご覧ください。
from StemLemPipe import phrases2lower , phrases_without_excess_symbols , phrases_transform , text2sentences , split_by_words , sentence_split , create_stemmer_lemmer , words_to_ngrams_list , sum_phrases , wordlist2set , stopwords , StemLemPipeline
text_example = """Lemmatization is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item. Lemmatization is similar to stemming but it brings context to the words. So it links words with similar meaning to one word."""
#text_example = "This is some example # @ noised text. It shows all transformations, but it's small because of consequences"
def print2 ( obj ):
print ( obj )
print ()
# create stemmer-lemmatizer pipeline function
stem_lem = create_stemmer_lemmer ( lemmatizer_backend = 'wordnet' , stemmer_backend = 'snowball' , language = 'en' )
# convert all text to list of sentences
sentences = text2sentences ( text_example )
print2 ( sentences )
# ['Lemmatization is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item', 'Lemmatization is similar to stemming but it brings context to the words', 'So it links words with similar meaning to one word']
# transform each phrase to lower case
clean_sentences = phrases2lower ( sentences )
print2 ( clean_sentences )
# ['lemmatization is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item', 'lemmatization is similar to stemming but it brings context to the words', 'so it links words with similar meaning to one word']
# split each sentence to list of phrases between separators and stop words
phrases = [ sentence_split ( sentence , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'en' )) for sentence in clean_sentences ]
print2 ( phrases )
# [['lemmatization', 'process', 'grouping together', 'different inflected forms', 'word', 'can', 'analysed', 'single item'], ['lemmatization', 'similar', 'stemming', 'brings context', 'words'], ['links words', 'similar meaning', 'one word']]
# remove excess symbols from phrases
char_phrases = phrases_without_excess_symbols ( phrases , include_alpha = True , include_numbers = True )
print2 ( char_phrases )
# [['lemmatization', 'process', 'grouping together', 'different inflected forms', 'word', 'can', 'analysed', 'single item'], ['lemmatization', 'similar', 'stemming', 'brings context', 'words'], ['links words', 'similar meaning', 'one word']]
# stem and lemmatize all words in all phrases
stemmed_phrases = phrases_transform ( char_phrases , func = stem_lem )
print2 ( stemmed_phrases )
# [['lemmatizatio', 'proce', 'group togeth', 'differ inflect form', 'wor', 'ca', 'analys', 'singl ite'], ['lemmatizatio', 'simila', 'stemmin', 'bring contex', 'wor'], ['link word', 'similar meanin', 'one wor']]
# convert each phrase to list of n-grams
n_grams = phrases_transform ( stemmed_phrases , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 ))
print2 ( n_grams )
# [[['lemmatizatio'], ['proce'], ['group', 'togeth', 'group togeth'], ['differ', 'inflect', 'form', 'differ inflect', 'inflect form'], ['wor'], ['ca'], ['analys'], ['singl', 'ite', 'singl ite']], [['lemmatizatio'], ['simila'], ['stemmin'], ['bring', 'contex', 'bring contex'], ['wor']], [['link', 'word', 'link word'], ['similar', 'meanin', 'similar meanin'], ['one', 'wor', 'one wor']]]
# convert list of list of list to just list
total = sum_phrases ( n_grams )
print2 ( total )
# ['lemmatizatio', 'proce', 'group', 'togeth', 'group togeth', 'differ', 'inflect', 'form', 'differ inflect', 'inflect form', 'wor', 'ca', 'analys', 'singl', 'ite', 'singl ite', 'lemmatizatio', 'simila', 'stemmin', 'bring', 'contex', 'bring contex', 'wor', 'link', 'word', 'link word', 'similar', 'meanin', 'similar meanin', 'one', 'wor', 'one wor']
# convert all objects to set
total_set = wordlist2set ( total , save_order = False )
print2 ( total_set )
# {'wor', 'ite singl', 'group', 'stemmin', 'meanin similar', 'form inflect', 'differ inflect', 'lemmatizatio', 'analys', 'one', 'ite', 'group togeth', 'ca', 'word', 'meanin', 'singl', 'inflect', 'similar', 'form', 'bring', 'contex', 'link', 'bring contex', 'link word', 'togeth', 'one wor', 'differ', 'proce', 'simila'}
# all these steps are equal to pipeline
pipe = StemLemPipeline ([
text2sentences , phrases2lower ,
lambda sentences : list ( map ( lambda s : sentence_split ( s , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'en' )), sentences )),
lambda p : phrases_without_excess_symbols ( p , include_alpha = True , include_numbers = True ),
lambda p : phrases_transform ( p , stem_lem ),
lambda p : phrases_transform ( p , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 )),
sum_phrases ,
lambda p : wordlist2set ( p , save_order = False )
])
pipe ( text_example )
# {'wor', 'ite singl', 'group', 'stemmin', 'meanin similar', 'form inflect', 'differ inflect', 'lemmatizatio', 'analys', 'one', 'ite', 'group togeth', 'ca', 'word', 'meanin', 'singl', 'inflect', 'similar', 'form', 'bring', 'contex', 'link', 'bring contex', 'link word', 'togeth', 'one wor', 'differ', 'proce', 'simila'}
print ( total_set == pipe ( text_example )) # true from StemLemPipe import phrases2lower , phrases_without_excess_symbols , phrases_transform , text2sentences , split_by_words , sentence_split , create_stemmer_lemmer , words_to_ngrams_list , sum_phrases , wordlist2set , stopwords , StemLemPipeline
text_example = """Если в жопе шило, я могу достать.
Я имею опыт, лучше "да" сказать.
Влагалище твое в тонус приведу.
Пиши адрес, я приду.
Мой член, словно банан, кривой
И в матку вплоть до дна зайдет,
И полчаса стоять смогет,
Как на границе часовой.
Ты будешь просто разрываться,
Когда начнем с тобой ебаться,
И в счастье будешь же казниться,
Что раньше не решилась соблазниться.
Я медленно сниму штаны с тебя,
И поцелуями сломлю твое сомненье,
От похоти войдешь ты в опьяненье,
Пока не кончишь от меня.
Я смазку принесу с собой,
Сначала ты почувствуешь прохладу,
Но буду жарить я своей большой трубой,
Пока не получу усладу.
Ты напиши, и я приду,
Если не буду очень занят,
Пощекочу твою пизду
Снутри и долго, ибо не устанет.
Я покусаю твою попу
И буду долго трахать в жопу,
Пока ментов не вызовут на вой
Той девки, что кайфует подо мной.
Потом сниму презерватив,
Мирамистином всё полью,
Минут пятнадцать перерыв —
И снова я на час в бою.
И шея будет вся в укусах и засосах,
И будет всё болеть, включая твою грудь,
Но через пару дней, тоскуя без вопросов,
Захочешь эту ночь вернуть."""
def print2 ( obj ):
print ( obj )
print ()
# create stemmer-lemmatizer pipeline function
stem_lem = create_stemmer_lemmer ( lemmatizer_backend = 'pymorphy' , stemmer_backend = 'snowball' )
# convert all text to list of sentences
sentences = text2sentences ( text_example )
print2 ( sentences )
# ['Если в жопе шило, я могу достать', 'Я имею опыт, лучше "да" сказать', 'Влагалище твое в тонус приведу', 'Пиши адрес, я приду', 'Мой член, словно банан, кривой И в матку вплоть до дна зайдет, И полчаса стоять смогет, Как на границе часовой', 'Ты будешь просто разрываться, Когда начнем с тобой ебаться, И в счастье будешь же казниться, Что раньше не решилась соблазниться', 'Я медленно сниму штаны с тебя, И поцелуями сломлю твое сомненье, От похоти войдешь ты в опьяненье, Пока не кончишь от меня', 'Я смазку принесу с собой, Сначала ты почувствуешь прохладу, Но буду жарить я своей большой трубой, Пока не получу усладу', 'Ты напиши, и я приду, Если не буду очень занят, Пощекочу твою пизду Снутри и долго, ибо не устанет', 'Я покусаю твою попу И буду долго трахать в жопу, Пока ментов не вызовут на вой Той девки, что кайфует подо мной', 'Потом сниму презерватив, Мирамистином всё полью, Минут пятнадцать перерыв — И снова я на час в бою', 'И шея будет вся в укусах и засосах, И будет всё болеть, включая твою грудь, Но через пару дней, тоскуя без вопросов, Захочешь эту ночь вернуть']
# transform each phrase to lower case
clean_sentences = phrases2lower ( sentences )
print2 ( clean_sentences )
# ['если в жопе шило, я могу достать', 'я имею опыт, лучше "да" сказать', 'влагалище твое в тонус приведу', 'пиши адрес, я приду', 'мой член, словно банан, кривой и в матку вплоть до дна зайдет, и полчаса стоять смогет, как на границе часовой', 'ты будешь просто разрываться, когда начнем с тобой ебаться, и в счастье будешь же казниться, что раньше не решилась соблазниться', 'я медленно сниму штаны с тебя, и поцелуями сломлю твое сомненье, от похоти войдешь ты в опьяненье, пока не кончишь от меня', 'я смазку принесу с собой, сначала ты почувствуешь прохладу, но буду жарить я своей большой трубой, пока не получу усладу', 'ты напиши, и я приду, если не буду очень занят, пощекочу твою пизду снутри и долго, ибо не устанет', 'я покусаю твою попу и буду долго трахать в жопу, пока ментов не вызовут на вой той девки, что кайфует подо мной', 'потом сниму презерватив, мирамистином всё полью, минут пятнадцать перерыв — и снова я на час в бою', 'и шея будет вся в укусах и засосах, и будет всё болеть, включая твою грудь, но через пару дней, тоскуя без вопросов, захочешь эту ночь вернуть']
# split each sentence to list of phrases between separators and stop words
phrases = [ sentence_split ( sentence , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'ru' )) for sentence in clean_sentences ]
print2 ( phrases )
# [['жопе шило', 'могу достать'], ['имею опыт', '"да"'], ['влагалище твое', 'тонус приведу'], ['пиши адрес', 'приду'], ['член', 'словно банан', 'кривой', 'матку вплоть', 'дна зайдет', 'полчаса стоять смогет', 'границе часовой'], ['разрываться', 'начнем', 'ебаться', 'счастье', 'казниться', 'решилась соблазниться'], ['медленно сниму штаны', 'поцелуями сломлю твое сомненье', 'похоти войдешь', 'опьяненье', 'кончишь'], ['смазку принесу', 'почувствуешь прохладу', 'жарить', 'большой трубой', 'получу усладу'], ['напиши', 'приду', 'пощекочу твою пизду снутри', 'ибо', 'устанет'], ['покусаю твою попу', 'трахать', 'жопу', 'ментов', 'вызовут', 'вой той девки', 'кайфует подо'], ['сниму презерватив', 'мирамистином', 'полью', 'минут', 'перерыв —', 'час', 'бою'], ['шея', 'укусах', 'засосах', 'болеть', 'включая твою грудь', 'пару дней', 'тоскуя', 'вопросов', 'захочешь', 'ночь вернуть']]
# remove excess symbols from phrases
char_phrases = phrases_without_excess_symbols ( phrases , include_alpha = True , include_numbers = True )
print2 ( char_phrases )
# [['жопе шило', 'могу достать'], ['имею опыт', 'да'], ['влагалище твое', 'тонус приведу'], ['пиши адрес', 'приду'], ['член', 'словно банан', 'кривой', 'матку вплоть', 'дна зайдет', 'полчаса стоять смогет', 'границе часовой'], ['разрываться', 'начнем', 'ебаться', 'счастье', 'казниться', 'решилась соблазниться'], ['медленно сниму штаны', 'поцелуями сломлю твое сомненье', 'похоти войдешь', 'опьяненье', 'кончишь'], ['смазку принесу', 'почувствуешь прохладу', 'жарить', 'большой трубой', 'получу усладу'], ['напиши', 'приду', 'пощекочу твою пизду снутри', 'ибо', 'устанет'], ['покусаю твою попу', 'трахать', 'жопу', 'ментов', 'вызовут', 'вой той девки', 'кайфует подо'], ['сниму презерватив', 'мирамистином', 'полью', 'минут', 'перерыв ', 'час', 'бою'], ['шея', 'укусах', 'засосах', 'болеть', 'включая твою грудь', 'пару дней', 'тоскуя', 'вопросов', 'захочешь', 'ночь вернуть']]
# stem and lemmatize all words in all phrases
stemmed_phrases = phrases_transform ( char_phrases , func = stem_lem )
print2 ( stemmed_phrases )
# [['жоп шил', 'моч доста'], ['имет оп', 'да'], ['влагалищ тво', 'тонус привест'], ['писа адрес', 'прийт'], ['член', 'словн бана', 'крив', 'матк вплот', 'дно зайт', 'полчас стоя смогет', 'границ часов'], ['разрыва', 'нача', 'еба', 'счаст', 'казн', 'реш соблазн'], ['медлен снят штан', 'поцел слом тво сомнен', 'похот войт', 'опьянен', 'конч'], ['смазк принест', 'почувствова прохлад', 'жар', 'больш труб', 'получ услад'], ['написа', 'прийт', 'пощекота тво пизд снутерет', 'иб', 'уста'], ['покуса тво поп', 'траха', 'жоп', 'мент', 'вызва', 'во тот девк', 'кайфова под'], ['снят презерват', 'мирамистин', 'пол', 'минут', 'перер', 'час', 'бо'], ['ше', 'укус', 'засос', 'болет', 'включ тво груд', 'пар ден', 'тоскова', 'вопрос', 'захотет', 'ноч вернут']]
# convert each phrase to list of n-grams
n_grams = phrases_transform ( stemmed_phrases , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 ))
print2 ( n_grams )
# [[['жоп', 'шил', 'жоп шил'], ['моч', 'доста', 'моч доста']], [['имет', 'оп', 'имет оп'], ['да']], [['влагалищ', 'тво', 'влагалищ тво'], ['тонус', 'привест', 'тонус привест']], [['писа', 'адрес', 'писа адрес'], ['прийт']], [['член'], ['словн', 'бана', 'словн бана'], ['крив'], ['матк', 'вплот', 'матк вплот'], ['дно', 'зайт', 'дно зайт'], ['полчас', 'стоя', 'смогет', 'полчас стоя', 'стоя смогет'], ['границ', 'часов', 'границ часов']], [['разрыва'], ['нача'], ['еба'], ['счаст'], ['казн'], ['реш', 'соблазн', 'реш соблазн']], [['медлен', 'снят', 'штан', 'медлен снят', 'снят штан'], ['поцел', 'слом', 'тво', 'сомнен', 'поцел слом', 'слом тво', 'тво сомнен'], ['похот', 'войт', 'похот войт'], ['опьянен'], ['конч']], [['смазк', 'принест', 'смазк принест'], ['почувствова', 'прохлад', 'почувствова прохлад'], ['жар'], ['больш', 'труб', 'больш труб'], ['получ', 'услад', 'получ услад']], [['написа'], ['прийт'], ['пощекота', 'тво', 'пизд', 'снутерет', 'пощекота тво', 'тво пизд', 'пизд снутерет'], ['иб'], ['уста']], [['покуса', 'тво', 'поп', 'покуса тво', 'тво поп'], ['траха'], ['жоп'], ['мент'], ['вызва'], ['во', 'тот', 'девк', 'во тот', 'тот девк'], ['кайфова', 'под', 'кайфова под']], [['снят', 'презерват', 'снят презерват'], ['мирамистин'], ['пол'], ['минут'], ['перер'], ['час'], ['бо']], [['ше'], ['укус'], ['засос'], ['болет'], ['включ', 'тво', 'груд', 'включ тво', 'тво груд'], ['пар', 'ден', 'пар ден'], ['тоскова'], ['вопрос'], ['захотет'], ['ноч', 'вернут', 'ноч вернут']]]
# convert list of list of list to just list
total = sum_phrases ( n_grams )
print2 ( total )
# ['жоп', 'шил', 'жоп шил', 'моч', 'доста', 'моч доста', 'имет', 'оп', 'имет оп', 'да', 'влагалищ', 'тво', 'влагалищ тво', 'тонус', 'привест', 'тонус привест', 'писа', 'адрес', 'писа адрес', 'прийт', 'член', 'словн', 'бана', 'словн бана', 'крив', 'матк', 'вплот', 'матк вплот', 'дно', 'зайт', 'дно зайт', 'полчас', 'стоя', 'смогет', 'полчас стоя', 'стоя смогет', 'границ', 'часов', 'границ часов', 'разрыва', 'нача', 'еба', 'счаст', 'казн', 'реш', 'соблазн', 'реш соблазн', 'медлен', 'снят', 'штан', 'медлен снят', 'снят штан', 'поцел', 'слом', 'тво', 'сомнен', 'поцел слом', 'слом тво', 'тво сомнен', 'похот', 'войт', 'похот войт', 'опьянен', 'конч', 'смазк', 'принест', 'смазк принест', 'почувствова', 'прохлад', 'почувствова прохлад', 'жар', 'больш', 'труб', 'больш труб', 'получ', 'услад', 'получ услад', 'написа', 'прийт', 'пощекота', 'тво', 'пизд', 'снутерет', 'пощекота тво', 'тво пизд', 'пизд снутерет', 'иб', 'уста', 'покуса', 'тво', 'поп', 'покуса тво', 'тво поп', 'траха', 'жоп', 'мент', 'вызва', 'во', 'тот', 'девк', 'во тот', 'тот девк', 'кайфова', 'под', 'кайфова под', 'снят', 'презерват', 'снят презерват', 'мирамистин', 'пол', 'минут', 'перер', 'час', 'бо', 'ше', 'укус', 'засос', 'болет', 'включ', 'тво', 'груд', 'включ тво', 'тво груд', 'пар', 'ден', 'пар ден', 'тоскова', 'вопрос', 'захотет', 'ноч', 'вернут', 'ноч вернут']
# convert all objects to set
total_set = wordlist2set ( total , save_order = False )
print2 ( total_set )
# {'траха', 'влагалищ', 'больш труб', 'адрес', 'зайт', 'влагалищ тво', 'снят штан', 'вопрос', 'счаст', 'слом', 'груд тво', 'поцел слом', 'дно', 'опьянен', 'жоп', 'иб', 'труб', 'болет', 'тот', 'мирамистин', 'моч', 'поцел', 'доста моч', 'прохлад', 'мент', 'пощекота тво', 'укус', 'ден', 'кайфова', 'уста', 'войт похот', 'да', 'девк тот', 'во тот', 'вернут ноч', 'груд', 'границ часов', 'услад', 'засос', 'имет оп', 'презерват', 'стоя', 'принест', 'сомнен тво', 'пизд тво', 'покуса тво', 'разрыва', 'перер', 'оп', 'сомнен', 'соблазн', 'еба', 'крив', 'тонус', 'полчас стоя', 'жар', 'захотет', 'тоскова', 'смогет', 'вплот', 'писа', 'бо', 'пощекота', 'адрес писа', 'почувствова прохлад', 'медлен', 'снят', 'вызва', 'кайфова под', 'ноч', 'получ услад', 'во', 'прийт', 'пар', 'член', 'минут', 'похот', 'медлен снят', 'казн', 'написа', 'штан', 'включ тво', 'реш', 'войт', 'снутерет', 'покуса', 'ше', 'пол', 'девк', 'смогет стоя', 'час', 'пизд снутерет', 'конч', 'почувствова', 'жоп шил', 'доста', 'ден пар', 'включ', 'часов', 'привест тонус', 'слом тво', 'дно зайт', 'пизд', 'смазк', 'вернут', 'словн', 'больш', 'презерват снят', 'бана словн', 'имет', 'тво', 'вплот матк', 'принест смазк', 'шил', 'полчас', 'поп тво', 'под', 'поп', 'бана', 'матк', 'нача', 'реш соблазн', 'границ', 'получ', 'привест'}
# all these steps are equal to pipeline
pipe = StemLemPipeline ([
text2sentences , phrases2lower ,
lambda sentences : list ( map ( lambda s : sentence_split ( s , separators = ',;' , stop_words = stopwords ( 'ru' )), sentences )),
lambda p : phrases_without_excess_symbols ( p , include_alpha = True , include_numbers = True ),
lambda p : phrases_transform ( p , stem_lem ),
lambda p : phrases_transform ( p , func = lambda w : words_to_ngrams_list ( w . split (), n_min = 1 , n_max = 2 )),
sum_phrases ,
lambda p : wordlist2set ( p , save_order = False )
])
pipe ( text_example )
print ( total_set == pipe ( text_example )) # True 多くのスプリット、lemmatization、Stemmingを作成する必要がありますか？..なぜ正規表現だけを使用できないのですか？不要な情報を削除し、テキストデータからより良い情報をエンジニアリングするために、常にもっとやるべきだと思います。例えば：
, ; ? ! 。そして、n-gramsを作成する前に、これらのオブジェクトによっても文を分割する必要があります下にいくつかの指示がありますStemLemPipeを使用してこれらのロジックを行う方法
異なるロジックを使用して、文字列のリストにテキストを分割するためのいくつかの関数があります。
text2sentences(txt, equal_to_space = ["n"])split_by_words(sentence, words)sentence_split(sentence, separators = ",;!?", stop_words = None)使用の例を参照してください
text2sectencesを使用して、テキストを文のリストに分割します。
以前の準備の後、各文が文字列または文字列のリストである文のリストがあります。この構造の文字列にいくつかの関数を適用するにはphrases_transform(phrases, func, progress_bar = False)関数があり、 func各文字列に適用される関数です。また、特定のタスクのphrases_transformのラッパーがいくつかあります。
phrases2lower(phrases)phrases_without_excess_symbols(phrases, include_alpha = True, include_numbers = False, include_also = None)使用の例を参照してください
このために、Uは以前のブロックからsentence_splitまたはsplit_by_words関数を使用できます。
stopwords(language = 'ru')関数を使用して停止単語を取得しますが、独自のストップワードも使用できます！
フレーズのステムの板化を適用するには、uはいくつかのlemmatization関数を作成し、 phrases_transformを使用して使用する必要があります。 1つの方法でレンマ化関数を作成します。
create_lemmatizer(backend = 'pymorphy', language = 'ru')create_stemmer(backend = 'snowball', language = 'ru')create_stemmer_lemmer(lemmatizer_backend = 'pymorphy', stemmer_backend = 'snowball', language = 'ru') - lemmatizerとstemmerを備えたパイプラインtext -> textを作成します利用可能なステムマー：
| 言語 | バックエンド |
|---|---|
'ru' | 'snowball' |
'en' | 'snowball' |
利用可能なlemmatizers ：
| 言語 | バックエンド |
|---|---|
'ru' | 'pymorphy' 、 'mystem' |
'en' | 'wordnet' |
新しいlemmatizersを追加するのは難しくありませんが、私に知らせてください。ソースファイルもご覧ください
単語の配列からn-gramsを取得する方法：
get_ngrams(arr, n=2)words_to_ngrams_list(words, n_min = 1, n_max = 2)使い方：
from StemLemPipe import get_ngrams , words_to_ngrams_list
text = "word1 word2 word3 ... word10"
# returns generator
gen = get_ngrams ( text . split (), n = 3 )
# just list of lists
print ( list ( gen ))
# [['word1', 'word2', 'word3'], ['word2', 'word3', '...'], ['word3', '...', 'word10']]
# words in n-gram are combined, it's list of strings
print ( words_to_ngrams_list ( text . split (), n_min = 1 , n_max = 3 ))
# ['word1', 'word2', 'word3', '...', 'word10', 'word1 word2', 'word2 word3', 'word3 ...', '... word10', 'word1 word2 word3', 'word2 word3 ...', 'word3 ... word10']リストのリストのリストを、 sum_phrases関数を使用して文字列のリストに変換できます。また、これらの文字列のリストword1 word2 wordlist2set(input_list, save_order = False) save_order = Trueを使用して設定するように変換することもできword2 word1 。
新しいテキストに特定の関数を次々と使用するためのStemLemPipelineオブジェクトを作成します。
コードを使用してパイプラインを作成します。
from StemLemPipe import StemLemPipeline
pipe = StemLemPipeline ([ func1 , func2 , ...])パイプラインを使用するには、電話をかけてください。
result = pipe ( 'some text for preparations' )次のメトリックをサポートしています：
Levenstein.usual(str1, str2)Levenstein.deep(s1, s2, remove_desc = True)テキストの準備の場合、次の関数を使用することは非常に便利です。
remove_words(text, words) - フレーズsentence_split分割せずにテキストから次の単語を削除するだけですremove_hook_words(text, hook_words) - 次の単語でテキストからフック単語を削除します。 text = "abcdef"およびhook_words = ['b', 'e'] for "ad" （b、eおよびexter wordsなし）（例）
