compromise

타협

겸손한 자연어 처리

npm install compromise

_{Spencer Kelly와 많은 기고자}

_{프랑스어 • 독일어 • 이탈리아 • 스페인어}

이상하다고 생각하지 마세요.

_{텍스트가 얼마나 쉬운 지 ,}


↬ _↬ ↬ 그리고 실제로 구문 분석 하고 사용하는 것이 얼마나 어렵습니까?

타협은 텍스트를 데이터로 바꾸는 최선을 다합니다 .
그것은 제한적이고 합리적인 결정을 만듭니다.
_{생각만큼 똑똑하지 않습니다.}

 import nlp from 'compromise'

let doc = nlp ( 'she sells seashells by the seashore.' )
doc . verbs ( ) . toPastTense ( )
doc . text ( )
// 'she sold seashells by the seashore.' 

전혀 화려하지 마십시오.

 if ( doc . has ( 'simon says #Verb' ) ) {
  return true
} 

텍스트의 일부를 가져옵니다.

 let doc = nlp ( entireNovel )
doc . match ( 'the #Adjective of times' ) . text ( )
// "the blurst of times?"

문서와 일치합니다

데이터 가져 오기 :

 import plg from 'compromise-speech'
nlp . extend ( plg )

let doc = nlp ( 'Milwaukee has certainly had its share of visitors..' )
doc . compute ( 'syllables' )
doc . places ( ) . json ( )
/*
[{
  "text": "Milwaukee",
  "terms": [{
    "normal": "milwaukee",
    "syllables": ["mil", "wau", "kee"]
  }]
}]
*/

JSON 문서

취성 파서의 문제를 피하십시오.

 let doc = nlp ( "we're not gonna take it.." )

doc . has ( 'gonna' ) // true
doc . has ( 'going to' ) // true (implicit)

// transform
doc . contractions ( ) . expand ( )
doc . text ( )
// 'we are not going to take it..'

수축 문

그리고 데이터와 같은 주위에 물건을 채찍질합니다.

 let doc = nlp ( 'ninety five thousand and fifty two' )
doc . numbers ( ) . add ( 20 )
doc . text ( )
// 'ninety five thousand and seventy two'

번호 문서

_{-실제로는-}

 let doc = nlp ( 'the purple dinosaur' )
doc . nouns ( ) . toPlural ( )
doc . text ( )
// 'the purple dinosaurs'

명사 문서

클라이언트 측에서 사용하십시오.

 < script src =" https://unpkg.com/compromise " > </ script >
< script >
  var doc = nlp ( 'two bottles of beer' )
  doc . numbers ( ) . minus ( 1 )
  document . body . innerHTML = doc . text ( )
  // 'one bottle of beer'
</ script >

또는 마찬가지로 :

 import nlp from 'compromise'

var doc = nlp ( 'London is calling' )
doc . verbs ( ) . toNegative ( )
// 'London is not calling' 

타협은 ~ 250kb (미니딩)입니다.

꽤 빠릅니다. Keypress에서 실행할 수 있습니다.

주로 기본 단어 목록의 모든 형태를 활용하여 작동합니다.

최종 어휘는 ~ 14,000 단어입니다.

작동 방식에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. 이상해.

_{좋아요 -}

compromise/one

단어, 문장 및 구두점의 tokenizer .

 import nlp from 'compromise/one'

let doc = nlp ( "Wayne's World, party time" )
let data = doc . json ( )
/* [{
  normal:"wayne's world party time",
    terms:[{ text: "Wayne's", normal: "wayne" },
      ...
      ]
  }]
*/

토큰 화기 문서

타협/하나는 텍스트를 쪼개고 편리한 API로 감싸고,

_{그리고 다른 것은 없습니다 -}

/하나는 빠릅니다. 대부분의 문장은 10 밀리 초의 10 분의 1을 차지합니다.

~ 1MB 의 텍스트 1 초 또는 10 개의 Wikipedia 페이지를 수행 할 수 있습니다.

무한 농담은 3 초를 차지합니다.

타협 속도로 병렬화하거나 텍스트를 스트리밍 할 수도 있습니다.

compromise/two

part-of-speech 거 및 문법 간 프리터.

 import nlp from 'compromise/two'

let doc = nlp ( "Wayne's World, party time" )
let str = doc . match ( '#Possessive #Noun' ) . text ( )
// "Wayne's World"

태그 문서

타협/둘은 각 단어의 기본 문법을 자동으로 계산합니다.

_{이것은 사람들이 때때로 깨닫는 것보다 더 유용합니다.}

가벼운 문법은 청정 템플릿을 작성하고 정보에 더 가까이 다가 갈 수 있도록 도와줍니다.

타협에는 83 개의 태그가 있으며 잘 생긴 그래프로 배열됩니다.

#FirstName → #Person → #ProperNoun → #Noun

doc.debug() 실행하여 각 단어의 문법을 볼 수 있습니다.

nlp.verbose('tagger') 로 각 태그에 대한 추론을 볼 수 있습니다.

Penn Tags를 선호하는 경우 다음과 같이 도출 할 수 있습니다.

 let doc = nlp ( 'welcome thrillho' )
doc . compute ( 'penn' )
doc . json ( ) 

compromise/three

Phrase 및 문장 툴링.

 import nlp from 'compromise/three'

let doc = nlp ( "Wayne's World, party time" )
let str = doc . people ( ) . normalize ( ) . text ( )
// "wayne"

선택 문서

타협/3은 텍스트의 일부를 확대 하고 작동하는 일련의 툴링 세트입니다.

.numbers() 예를 들어 문서의 모든 숫자를 가져 와서 .subtract() 와 같은 새로운 메소드로 확장합니다.

문구 또는 단어 그룹이 있으면 .json() 로 추가 메타 데이터를 볼 수 있습니다.

 let doc = nlp ( 'four out of five dentists' )
console . log ( doc . fractions ( ) . json ( ) )
/*[{
    text: 'four out of five',
    terms: [ [Object], [Object], [Object], [Object] ],
    fraction: { numerator: 4, denominator: 5, decimal: 0.8 }
  }
]*/ 

 let doc = nlp ( '$4.09CAD' )
doc . money ( ) . json ( )
/*[{
    text: '$4.09CAD',
    terms: [ [Object] ],
    number: { prefix: '$', num: 4.09, suffix: 'cad'}
  }
]*/ 

API

타협/하나

산출

• .text () - 문서를 텍스트로 반환합니다
• .json () - 문서를 데이터로 반환합니다
• .debug () - 해석 된 문서를 예쁘게 인쇄합니다
• .out () - 명명 또는 사용자 정의 출력
• .html ({}) - 일치하는 경우 사용자 정의 HTML 태그를 출력합니다
• .wrap ({}) - 문서 일치에 대한 사용자 정의 출력을 생성합니다

utils

• .found [getter] -이 문서가 비어 있습니까?
• .docs [getter] 용어 객체를 JSON으로 가져옵니다
• .length [getter] - 문서에서 문자의 # 계산 (문자열 길이)
• .isview [getter] - 타협 객체를 식별하십시오
• .compute () - 문서에서 이름의 이름을 실행합니다
• .Clone () - 딥 코피 문서, 참조가 남아 있지 않도록
• . termlist () - 일치중인 모든 용어 객체의 평평한 목록을 반환합니다.
• .cache ({}) - 속도가 설득하기 위해 문서의 현재 상태를 동결하십시오.
• .Uncache () - 현재 문서의 현재 상태를 사용하지 않으므로 변환 될 수 있습니다.
• .freeze ({}) -이 용어로 태그가 제거되는 것을 방지합니다.
• .unfreeze ({}) - 기본적으로 태그를 다시 변경하도록 허용합니다

접근자

• .all () - 전체 원본 문서를 반환합니다 ( 'Zoom Out')
• .terms () - 각 개별 용어 별 분할 결과
• .first (n) - 첫 번째 결과 만 사용하십시오 (들)
• .last (n) - 마지막 결과 만 사용하십시오 (들)
• .Slice (n, n) - 결과의 하위 집합을 잡습니다
• .eq (n) - n 번째 결과 만 사용하십시오
• .firstterms () - 각 경기에서 첫 번째 단어를 얻습니다
• .lastterms () - 각 경기에서 끝 단어를 얻습니다
• .fullSentences () - 각 일치에 대한 전체 문장을 얻습니다
• .groups () - 경기에서 이름이 지정된 캡처 그룹을 잡습니다
• .WordCount () - 문서의 용어 # 계산
• .confidence () - POS 태그 해석의 평균 점수

성냥

(매치 메소드는 매치시 틴을 사용합니다.)

• .match ( '') - 새 문서를 부모로 반환합니다.
• .not ( '') -이를 제외한 모든 결과를 반환합니다
• .MatchOne ( '') - 첫 번째 일치 만 반환합니다
• .if ( '') - 각 현재 문구를 반환합니다.이 일치가 포함 된 경우에만 ( '만')
• .ifno ( '') -이 일치가있는 현재 문구를 필터링합니다 ( 'notif')
• .HAS ( '') -이 일치가 존재하면 부울을 반환합니다
• .pore ( '') - 각 문구에서 일치하기 전에 모든 용어를 반환합니다.
• .After ( '') - 각 문구에서 일치 후 모든 용어를 반환합니다.
• .union () - 복합 경기없이 결합 된 일치를 반환합니다
• .intersection () - 중복 일치 만 반환합니다
• .complement () - 다른 경기가 아닌 모든 것을 얻습니다
• .Settle () - 일치에서 오버랩을 제거합니다
• .growright ( '') - 각 경기 직후 일치하는 용어 추가
• .growleft ( '') - 각 경기 직전에 일치하는 용어 추가
• . 그로우 ( '') - 각 경기 전후에 일치하는 항을 추가
• .sweep (net) - 문서에 일련의 일치 객체를 적용
• .spliton ( '') - 매치마다 세 부분이있는 문서를 반환합니다 ( 'spliton')
• .splitbefore ( '') - 각 일치 세그먼트 앞에 문구를 파티션합니다
• .SplitAfter ( '') - 각 일치하는 세그먼트 다음에 문구를 파티션합니다
• .join () - 각 경기에서 인접한 용어를 병합합니다
• .joinif (LeftMatch, RightMatch) - 주어진 조건에 따라 인접한 용어를 병합합니다.
• .Lookup ([]) - 문자열 일치 배열에 대한 빠른 찾기
• .autofill () - 문서에서 유형 - 승인 가정을 만듭니다

꼬리표

• .tag ( '') - 주어진 태그를 모든 용어로 제공하십시오
• .TagSafe ( '') - 현재 태그와 일치하는 경우 용어에 태그 만 적용합니다.
• .untag ( '') - 주어진 용어 에서이 용어를 제거하십시오
• .Canbe ( '') -이 태그가 될 수있는 용어 만 반환합니다.

사례

• .TOLOWERCASE () - 모든 용어의 모든 문자를 하단으로 돌립니다.
• .toupperCase () - 모든 용어의 모든 문자를 대문자로 돌립니다.
• .totitleCase () - 각 용어의 첫 번째 문자를 상단으로 생각합니다
• .tocamelcase () - 흰색 스페이스를 제거하고 각 용어를 제목으로 삼으십시오

공백

• .pre ( '') - 각 경기 전에이 구두점 또는 공백을 추가하십시오.
• .post ( '') - 각 경기 후이 구두점 또는 공백을 추가합니다.
• .trim () - 시작 및 끝 공백을 제거합니다
• .hyphenate () - 하이픈과 단어를 연결하고 공백을 제거하십시오
• .dehyphenate () - 단어 사이에서 하이픈을 제거하고 공백을 설정하십시오
• .ToQuotations () -이 일치에 따옴표를 추가합니다
• .toparentheses () -이 일치 주위에 괄호를 추가합니다

루프

• .map (fn) - 함수를 통해 각 문구를 실행하고 새 문서를 만듭니다.
• .foreach (fn) - 개별 문서로 각 문구에서 함수를 실행합니다.
• .filter (fn) - true를 반환하는 문구 만 반환합니다
• .find (fn) - 일치하는 첫 번째 문구만으로 문서를 반환합니다.
• .Some (fn) - 일치하는 문구가있는 경우 true 또는 false를 반환합니다.
• .RANDOM (FN) - 결과의 하위 집합을 샘플링합니다

끼워 넣다

• .replace (일치, 교체) - 새 콘텐츠로 일치하는 검색 및 교체
• .replaceWith (replace) - 대체 된 새 텍스트
• .remove () - 문서 에서이 용어를 완전히 제거하십시오
• .Insertbefore (str) -이 새로운 용어를 각 경기의 전면에 추가합니다 (prepend)
• .insertafter (str) - 각 경기 끝에이 새로운 용어를 추가합니다 (Append)
• .concat () -이 새로운 것을 끝에 추가하십시오
• .Swap (Fromlemma, Tolemma) - 적절한 컨쥬 게이션을 사용하여 루트 단어의 스마트 대체

변환

• .SORT ( 'method') - 매치 순서 재발 (제자리에)
• .reverse () - 성냥 순서를 반전하지만 단어는 아닙니다.
• .normanize ({}) - 다양한 방식으로 텍스트를 정리하십시오
• .unique () - 중복 일치를 제거합니다

lib

(이 방법은 기본 nlp 객체에 있습니다)

• nlp.tokenize (str) - pos -tagging을 실행하지 않고 텍스트를 구문 분석합니다

• nlp.lazy (str, match) - 최소한의 분석으로 텍스트를 스캔

• nlp.plugin ({}) - 타협 - 플러그 인에서 혼합

• NLP.PARSEMATCH (STR) - JSON에 대한 일치 문을 미리 정리합니다

• nlp.world () - 도서관 내부를 잡거나 변경합니다

• nlp.model () - 모든 현재 언어 데이터를 가져옵니다

• nlp.methods () - 내부 방법을 잡거나 변경합니다

• nlp.hooks () - 어떤 컴퓨팅 메소드가 자동으로 실행되는지 확인하십시오

• NLP.VERBOSE (모드) - 디버깅에 대한 의사 결정을 기록하십시오

• NLP.Version- 라이브러리의 현재 Semver 버전

• nlp.addwords (obj, isfrozen?) - 사전에 새 단어를 추가하십시오

• nlp.addtags (OBJ) - Tagset에 새 태그를 추가합니다

• nlp.typeahead (ARR) - 자동 필 사전에 단어를 추가하십시오

• nlp.buildtrie (ARR) - 단어 목록을 빠른 조회 양식으로 컴파일

• nlp.buildnet (ARR) - 일치 목록을 빠른 경기 양식으로 컴파일합니다.

타협/2 :

수축

• .contractions () - "하지 않았다"와 같은 것
• .contractions (). expand () - "do n't"와 같은 것들
• .Contract () - "하지 않았다"와 같은 것

타협/3 :

명사

• .nouns () - 명사로 태그가 지정된 후속 용어를 반환합니다.
  • .nouns (). json () - 명사 메타 데이터로 과부하 된 출력
  • .nouns (). parse () - 토큰 화 된 명사를 얻습니다
  • .nouns (). isplural () - 복수 명사 만 반환합니다
  • .nouns (). issingular () - 단수 명사 만 반환합니다
  • .nouns (). toplural () - 'football captain' → 'football captains'
  • .nouns (). Tosingular () - 'turnovers' → 'turnover'
  • .nouns (). 형용사 () -이 명사를 설명하는 형용사를 얻습니다

동사

• .verbs () - 동사로 태그가 지정된 후속 용어를 반환합니다.
  • .verbs (). json () - 동사 메타 데이터로 과부하 된 출력
  • .verbs (). parse () - 토큰 화 된 동사 - 판
  • .verbs (). ufforms () - 동사 동작을 수행하는 일
  • .verbs (). adverbs () -이 동사를 설명하는 부사를 반환합니다.
  • .verbs (). issingular () - 'Spencer Walks'와 같은 단수 동사를 반환합니다.
  • .verbs (). isplural () - 복수 동사 'We Walk'와 같은 복수 동사 반환
  • .verbs (). isimperative () - '먹기!'와 같은 지시 동사 만 있습니다.
  • .verbs (). topasttense () - 'will go' → 'went'
  • .verbs (). TopResentTense () - 'walked' → 'walks'
  • .verbs (). tofutureTense () - 'walked' → 'will walk'
  • .verbs (). toinfinitive () - 'walks' → 'walk'
  • .verbs (). Togerund () - 'walks' → 'walking'
  • .verbs (). TopastPartIficle () - 'drive' → 'had driven'
  • .verbs (). conjugate () -이 동사의 모든 컨쥬 게이션을 반환합니다
  • .verbs (). isnegative () - 'not', 'never'또는 'no'로 반환 동사
  • .verbs (). ispositive () - 'not', 'never'또는 'no'가없는 동사 만
  • .verbs (). tonegative () - 'went' → 'did not go'
  • .verbs (). topositive () - "didn't study" → 'studied'

숫자

• .numbers () - 모든 서면 및 숫자 값을 잡습니다
  • .numbers (). parse () - 토큰 화 된 숫자 구절을 얻습니다
  • .numbers (). get () - 간단한 JavaScript 번호를 가져옵니다
  • .numbers (). json () - 숫자 메타 데이터가있는 과부하 출력
  • .numbers (). tonumber () - '5'를 5 로 변환합니다
  • .numbers (). Tolocalestring () - 쉼표를 추가하거나 숫자에 대한 더 좋은 형식
  • .numbers (). totext () - '5'를 five 로 변환합니다
  • .numbers (). Toordinal () - '5'를 fifth 또는 5th 변환합니다
  • .numbers (). Tocardinal () - '5 번째'를 five 또는 5 로 변환합니다
  • .numbers (). Isordinal () - 서수 만 반환합니다
  • .numbers (). iscardinal () - 추기경 숫자 만 반환합니다
  • .Numbers (). ISEALEL (n) -이 값으로 반환 번호
  • .numbers (). Greaterthan (Min) - 반환 번호는 n보다 큰 숫자
  • .numbers (). Lessthan (Max) - N보다 작은 반환 번호
  • .numbers (). 간 (Min, Max) - Min과 Max 사이의 반환 번호
  • .numbers (). Isunit (Unit) - 'km'과 같이 주어진 단위의 숫자 만 반환합니다.
  • .numbers (). set (n) - n 숫자를 n으로 설정합니다
  • .numbers (). Add (n) - n 씩 숫자를 늘리십시오
  • .numbers (). suxcract (n) - n 숫자 감소
  • .numbers (). excrement () - 숫자 증가 1
  • .numbers (). exent () - 감소 숫자 1 씩
• .money () - '$2.50' 과 같은 것들
  • .money (). get () - 돈의 양자 금액을 검색합니다
  • .money (). json () - 통화 + 번호 정보
  • .money (). Currency () - 돈이 어떤 통화에 있는지
• .fractions () - '2/3rds'또는 '5 개 중 1 개'
  • .fractions (). parse () - 토큰 화 분수를 얻습니다
  • .fractions (). get () - 간단한 분자, 분모 데이터
  • .fractions (). JSON () - JSON 메서드는 분수 데이터로 과부하되었습니다
  • .fractions (). todecimal () - '2/3' -> '0.66'
  • .fractions (). 정규화 () - '10 개 중 4 개' -> '4/10'
  • .fractions (). toText () - '4/10' -> 'Four Tenths'
  • .fractions (). ToperCentage () - '4/10' -> '40%'
• .percentages () - '2.5%'좋아요
  • .percentages (). get () - 백분율 번호 / 100을 반환합니다
  • .percentages (). json () - JSON 백분율 정보가 과부하되었습니다
  • .percentages (). tofraction () - '80%' ->'8/10 '

문장

• .Sentences () - 추가 방법으로 문장 클래스를 반환합니다
  • .Sentences (). json () - 문장 메타 데이터와 함께 과부하 된 출력
  • .Sentences (). Topasttense () - he walks -> he walked
  • .Sentences (). TopResentTense () - he walked -> he walks
  • .Sentences (). tofutureTense () - he walks -> he will walk
  • .Sentences (). toinfinitive () -동사 루트 형식 he walks -> he walk
  • .Sentences (). ToneGative () - he walks -> he didn't walk
  • .Sentences (). isquestion () - a와 함께 질문을 반환하십시오 ?
  • .sentences (). isexclamation () - retences 문장이 a !
  • .Sentences (). isstatement () -없는 문장없이 ? 또는 !

형용사

• .adjectives () - 'quick' 것과 같은 것들
  • .adjectives (). json () - 형용사 메타 데이터를 얻습니다
  • .adjectives (). conjugate () -이 형용사의 모든 변곡을 반환합니다
  • .adjectives (). adverbs () -이 형용사를 설명하는 부사를 얻습니다
  • .adjectives (). tocomparative () - 'Quick' -> '빠른'
  • .adjectives (). toSuperlative () - 'Quick' -> 'Quickest'
  • .adjectives (). toadverb () - 'Quick' -> '빠르게'
  • .adjectives (). tonoun () - 'Quick' -> 'Quickness'

기타 선택

• .Clauses () -문장 분할 문장을 다기 문구로 분리합니다
• .Chunks () -분할 문장 명사 -PHRASES 및 VERB-PHRASES
• .hyphenated () - 하이픈 또는 대시와 같은 'wash-out' 과 연결된 모든 용어
• .PhonEnumbers () - '[phone]' 과 같은 것들
• .hashtags () - '#nlp' 와 같은 것
• .emails () - '[email protected]' 과 같은 것들
• .emoticons () - 같은 것 :)
• .emojis () - 좋아요 ?
• .atmentions () - '@nlp_compromise' 와 같은 것
• .urls () - 'compromise.cool' 과 같은 것들
• .Pronouns () - 'he' 와 같은 것
• .conjunctions () - 'but' 와 같은 것들
• .prepositions () - 'of' 와 같은 것들
• .Abbriations () - 'Mrs.' 와 같은 것들
• .people () - 'John F. Kennedy'와 같은 이름
  • .people (). json () - 개인 이름 메타 데이터를 얻습니다
  • .people (). parse () - 개인 이름 해석을 얻습니다
• .Places () - '파리, 프랑스'
• . 기르기 () - 'Google, Inc'와 같은
• .Topics () - people() + places() + organizations()
• .adverbs () - 'quickly' 와 같은 것들
  • .adverbs (). json () - Adverb 메타 데이터를 얻습니다
• .acronyms () - 'FBI' 와 같은 것들
  • .acronyms (). Strip () - 약어에서 기간을 제거합니다
  • .acronyms (). addperiods () - 약어에 기간을 추가합니다
• .parentheses () - 내부에 모든 것을 반환합니다 (괄호)
  • .parentheses (). Strip () - 브래킷을 제거합니다
• .possessives () - "Spencer's" 와 같은 것들
  • .possessives (). Strip () - "Spencer 's" -> "Spencer"
• .quotations () - 쌍을 이루는 따옴표 마크 내부에서 모든 용어를 반환합니다
  • .quotations (). Strip () - 따옴표를 제거합니다
• .Slashes () - 슬래시로 그룹화 된 모든 용어를 반환합니다
  • .slashes (). split () - '사랑/증오'를 '사랑 증오'로 돌리십시오.

.연장하다():

이 라이브러리에는 영어 문법을위한 사려 깊고 상식적인 기준이 있습니다.

당신은 자유롭게 변경하거나 낭비 할 수 있습니다.

가장 쉬운 부분은 주어진 단어에 대한 태그를 제안하는 것입니다.

 let myWords = {
  kermit : 'FirstName' ,
  fozzie : 'FirstName' ,
}
let doc = nlp ( muppetText , myWords )

또는 타협 플루인으로 더 무거운 변화를 만듭니다.

 import nlp from 'compromise'
nlp . extend ( {
  // add new tags
  tags : {
    Character : {
      isA : 'Person' ,
      notA : 'Adjective' ,
    } ,
  } ,
  // add or change words in the lexicon
  words : {
    kermit : 'Character' ,
    gonzo : 'Character' ,
  } ,
  // change inflections
  irregulars : {
    get : {
      pastTense : 'gotten' ,
      gerund : 'gettin' ,
    } ,
  } ,
  // add new methods to compromise
  api : View => {
    View . prototype . kermitVoice = function ( ) {
      this . sentences ( ) . prepend ( 'well,' )
      this . match ( 'i [(am|was)]' ) . prepend ( 'um,' )
      return this
    }
  } ,
} )

.plugin () 문서

문서 :

부드러운 소개 :

• #1) 입력 → 출력
• #2) 매치 및 변환
• #3) 채팅 보트 만들기

선적 서류 비치:

개념	API	플러그인
정확성	접근자	형용사
캐싱	생성자 방법	날짜
사례	수축	내보내다
파일 크기	끼워 넣다	해시시
내부	JSON	HTML
정당화	캐릭터 오프셋	키 프레스
사전	루프	ngrams
매치 신탁	성냥	숫자
성능	명사	단락
플러그인	산출	주사
프로젝트	선택	문장
술래	정렬	음절
태그	나뉘다	발음
토큰 화	텍스트	엄격한
이름이 지정되었습니다	utils	펜 태그
공백	동사	TypeAhead
세계 데이터	표준화	스위프
퍼지 매칭	TypeScript	돌연변이
루트 형식

대화 :

• 인터페이스로서의 언어 -Spencer Kelly의 언어
• 코딩 채팅 봇 - Kahwee Teng의
• 타이핑 및 데이터 - Spencer Kelly

조항:

• NLP 및 JavaScript와의 지오 코딩 - Microsoft의 소셜 대화
• 마이크로 서비스 레시피 - eventn의
• 모험 게임 문장 타협으로 구문 분석
• Matt Eland의 텍스트 기반 게임 구축
• Felipe Hoffa의 BigQuery에서 JavaScript와 함께 재미
• 자연어 처리 ... 브라우저에서? -CHARLES LANDAU

몇 가지 재미있는 응용 프로그램 :

• 가디언의 자동 Bechdel 테스트
• 스토리 세대 프레임 워크 - Jose Phrocca의
• 목록의 텀블러 블로그 - 마이클 Paulukonis
• 전사에서 비디오 편집 - 새로운 이론에 의한
• 브라우저 확장 사실 확인 - Alexander Kidd
• Siri 바로 가기 - Michael Byrns의
• Amazon Skill -Tajddin Maghni의
• 태스크 빙 슬랙 버전 - 작성자 : Kevin Suh [더보기]

비교

• 타협과 스파이
• 타협과 nltk

---

플러그인 :

이들은 유용한 확장입니다.

날짜

npm install compromise-dates

• .Dates () - June 8th 또는 03/03/18 과 같은 날짜를 찾으십시오
  • .Dates (). get () - 간단한 시작/종료 JSON 결과
  • .Dates (). json () - 날짜 메타 데이터와 함께 과부하 된 출력
  • .Dates (). 형식 ( '') - 날짜를 특정 형식으로 변환합니다
  • .Dates (). TOSHORTFORM () - '수요일'을 '수'등으로 변환합니다
  • .Dates (). tolongform () - 'Feb'를 '2 월'등으로 변환합니다
• .durations () 2 weeks 또는 5mins
  • .durations (). get () - 기간 동안 간단한 JSON을 반환합니다
  • .durations (). json () - 기간 메타 데이터로 과부하 된 출력
• .times () -4 4:30pm 또는 half past five
  • .times (). get () - 시간 동안 간단한 JSON을 반환합니다
  • .times (). json () - 시간 메타 데이터로 과부하 된 출력

통계

npm install compromise-stats

• .tfidf ({}) - 주파수와 독창성별로 단어를 순위합니다

• .NGRAMS ({}) -모든 반복 하위 프레이즈를 Word-Count로 나열하십시오

• .unigrams () -N -Grams 한 단어

• .bigrams () -N -Grams 두 단어

• .trigrams () -N -Grams는 세 단어입니다

• .Startgrams () - 문구의 첫 번째 용어를 포함한 N -Grams

• .endgrams () - 문구의 마지막 용어를 포함한 N -Grams

• .Edgegrams () - 문구의 첫 번째 또는 마지막 용어를 포함한 N -Grams

연설

npm install compromise-syllables

• .syllables () - 각 용어를 일반적인 발음으로 분할하십시오
• .sounds like () - 추정 발음을 생성합니다

위키 백과

npm install compromise-wikipedia

• .wikipedia () - 압축 기사 조정

---

TypeScript

우리는 메인과 공식 플루그인 모두에서 TypeScript/Deno 지원에 전념하고 있습니다.

 import nlp from 'compromise'
import stats from 'compromise-stats'

const nlpEx = nlp . extend ( stats )

nlpEx ( 'This is type safe!' ) . ngrams ( { min : 1 } )

TypeScript DOC

제한 사항 :

• 슬래시 지원 : 우리는 현재 하이픈과 마찬가지로 슬래시를 다른 단어로 분할합니다. 그래서 이와 같은 것들이 작동하지 않습니다 : nlp('the koala eats/shoots/leaves').has('koala leaves') //false

• 중심 간 일치 : 기본적으로 문장은 최상위 수준의 추상화입니다. 플러그인 없이는 interentence 또는 Multi-Sentence 경기 nlp("that's it. Back to Winnipeg!").has('it back')//false 지원되지 않습니다.

• 중첩 성냥 구문 : Regex의 위험의 아름다움은 무기한으로 되돌릴 수 있다는 것입니다. 우리의 매치 구문은 훨씬 약합니다. 이와 같은 것들은 (아직) 가능하지 않습니다 : doc.match('(modern (major|minor))? general') 복잡한 일치는 .match () 문을 사용하여 달성해야합니다.

• 의존성 구문 분석 : 적절한 문장 변환은 현재하지 않는 문장의 구문 트리를 이해해야합니다. 우리는해야합니다! 도움이 필요합니다.

FAQ

☂️도 JavaScript가 아닙니다 ...
그래!
NLTK와 경쟁하기 위해 구축되지 않았으며 모든 프로젝트에 맞지 않을 수 있습니다.
문자열 처리도 동기식이며 병렬 노드 프로세스는 이상합니다.
속도 및 성능에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하고 프로젝트 동기 부여는 여기를 참조하십시오.
? 내 Arduino-Watch에서 실행할 수 있습니까?
방수 인 경우에만!
작업자, 모바일 앱 및 모든 종류의 재미있는 환경에서 타협을 실행하려면 빠른 시작을 읽으십시오.
? 다른 언어로 타협합니까?
우리는 같은 철학에서 독일, 프랑스어, 스페인어 및 이탈리아어를위한 진행중인 포크를 가지고 있습니다.
도움이 필요합니다.
부분 빌드?
우리는 POS-Tagger가 풀린 토큰 화 전용 빌드를 제공합니다.
그러나 그렇지 않으면 타협은 나무로 쉽게 흔들리지 않습니다.
태깅 방법은 경쟁력이 있고 탐욕 스럽기 때문에 물건을 꺼내는 것이 좋습니다.
완전한 pos 태그가 없으면 수축-부서가 완벽하게 작동하지 않습니다. ( (Spencer 's Cool) vs. (Spencer's House)) )
라이브러리를 완전히 실행하는 것이 좋습니다.

또한 참조 :

• EN-POS- Alex Corvi의 매우 영리한 JavaScript pos-tagger

• NaturalNode- JavaScript의 Fancier 통계 NLP

• Winkjs- POS-TAGGER, 토큰 화기, JavaScript의 기계 학습

• DARIUSK/POS -JS- JavaScript 의 Fasttag Fork

• Compendium -JS- JavaScript의 POS 및 감정 분석

• 노드 박스 언어학 - 컨쥬 게이션, 자바 스크립트의 변곡

• RETEXT- JavaScript의 매우 인상적인 텍스트 유틸리티

• 슈퍼 스크립트 - JS의 대화 엔진

• JSPOS- 시간 테스트 된 브릴 태거의 JavaScript 빌드

• Spacy- C/Python의 빠른, 다국어 태그

• 산문 - 조셉 카토의 빠른 태그

• TextBlob -Python Tagger

MIT