ArticutAPI
v1.3.7
| 이름 | Articleapi | MP_ARTICUTAPI | WS_ARTICUTAPI |
|---|---|---|---|
| 제품 | 온라인 / 도커 | 도커 | 도커 |
| 기술 | HTTP 요청 | 다중 프로세싱 | WebSocket |
| 특징 | 간단하고 사용하기 쉽습니다 | 배치 처리 | 즉각적인 처리 |
| 해당 시나리오 | 어느 | 텍스트 분석 | 챗봇 |
| 이름 | Articleapi | MP_ARTICUTAPI | WS_ARTICUTAPI |
|---|---|---|---|
| 시간 | 0.1252 초 | 0.1206 초 | 0.0677 초 |
| 문장 수 | Articleapi | MP_ARTICUTAPI | WS_ARTICUTAPI |
|---|---|---|---|
| 방법 | 구문 분석 () | bulk_parse (20) | 구문 분석 () |
| 1K | 155 초 | 8 초 | 18 초 |
| 2K | 306 초 | 14 초 | 35 초 |
| 3K | 455 초 | 17 초 | 43 초 |
MP_ArticutAPI bulk_parse (bulksize = 20) 메소드를 사용합니다.WS_ArticutAPI Parse () 메소드를 사용합니다.pip3 install ArticutAPI기능 설명은 Docs/Index.html을 참조하십시오
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/"
}
필요에 따라 "명사", "동사"또는 "형용사"와 같은 단어의 완전한 의미가있는 단어를 찾을 수 있습니다.
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 또는 기계 자동 번역 사용에 적합한 극한 동사 동사. 문장의 각 요소를 가능한 한 많이 세분화하기 위해 결과를 제시하십시오.
{"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,...}
문구 음운은 텍스트 분석, 기능 값 계산, 키워드 추출 등에 적합합니다. 프레젠테이션 결과는 가장 작은 의미 단위로 제시됩니다.
{"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,...}
기사는 "백과 사전 지식"이 아닌 "언어 지식"만을 다루기 때문입니다. 우리는 사전 형식으로 사용되는 "사용자 사용자 정의"어휘의 기능을 제공합니다.
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/。/",...}
정부 오픈 플랫폼에는 "교통부 관광국에는 다양한 정부 기관이 발표 한 공간 관광 정보를 수집합니다." 기사는 정보를 사용하여 <duduge_place>로 표시 할 수 있습니다.
콘텐츠 업로드 (JSON 형식)
{
"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
}
반환 내용 (JSON 형식)
{
"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
}
사용의 예 : https://github.com/droidtown/articutapi/blob/master/articutapi.py#l624
알고리즘 용지 : TexTrank : 텍스트로 주문을 가져옵니다
사용의 예 : https://github.com/droidtown/articutapi/blob/master/articutapi.py#l629
환경 요구 사항
Python 3.6.1
$ pip install graphene
$ pip install starlette
$ pip install jinja2
$ pip install uvicorn
articlegraphql.py를 실행하여 Articut Word Breaking 결과에 아카이브 경로를 가져오고 브라우저를 열어 URL http://0.0.0:8000/를 입력하십시오.
$ python ArticutGraphQL.py articutResult.json
그래 핀 모듈을 설치하십시오
$ 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)
