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| | {{4}}{{思维软件设计02}} | | {{4}}{{思维软件设计02}} |
| − | Jiagu以BiLSTM等模型为基础，使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。参考了各大工具优缺点制作，将Jiagu回馈给大家。
| + | 作者：[[user:yener|yener]] |
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| − | #开源软件仓库：https://github.com/ownthink/Jiagu
| + | Jiagu以[[BiLSTM]]等模型为基础，使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。参考了各大工具优缺点制作，将Jiagu回馈给大家。 |
| − | #智能时代-知识图谱-机器人：https://www.ownthink.com/
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| | + | 应用案例： |
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| − | == 安装方式 ==
| + | #[[智能时代-知识图谱-机器人]] |
| − | pip安装
| + | #[https://github.com/ZJUGuoShuai/QA_KG 知识图谱 QA 系统] |
| | + | #https://github.com/tonycui0401/ec2nlp |
| | + | #https://github.com/tonycui0401/demo |
| | + | #https://github.com/juexun/kg |
| | + | #https://github.com/napoler/Terry-toolkit |
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| − | pip install -U jiagu
| + | 使用心得： |
| − | | + | #[[中文分词利器jieba、jiagu使用心得]] |
| − | 如果比较慢，可以使用清华的pip源：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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| − | 源码安装
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| − | git clone https://github.com/ownthink/Jiagu
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| − | cd Jiagu
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| − | python3 setup.py install
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| − | 注意：深度学习模型使用1.6训练的，不支持[[tensorflow]] 2.0
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| − | == 使用方式 ==
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| − | ===快速上手：分词、词性标注、命名实体识别===
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| − | import jiagu
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| − | #jiagu.init() # 可手动初始化，也可以动态初始化
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| − | text = '厦门明天会不会下雨'
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| − | words = jiagu.seg(text) # 分词
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| − | print(words)
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| − | pos = jiagu.pos(words) # 词性标注
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| − | print(pos)
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| − | ner = jiagu.ner(text) # 命名实体识别
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| − | print(ner)
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| − | ===中文分词===
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| − | 自定义分词模型（将单独提供msr、pku、cnc等分词标准）
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| − | import jiagu
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| − | # 独立标准模型路径
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| − | # msr：test/extra_data/model/msr.model
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| − | # pku：test/extra_data/model/pku.model
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| − | # cnc：test/extra_data/model/cnc.model
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| − | jiagu.load_model('test/extra_data/model/cnc.model') # 使用国家语委分词标准
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| − | words = jiagu.cut('结婚的和尚未结婚的')
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| − | print(words)
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| − | 分词各种模式使用方式
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| − | import jiagu
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| − | text = '汉服和服装、知识图谱机器人'
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| − | words = jiagu.cut(text) # 深度学习分词
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| − | print(words)
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| − | words = jiagu.seg(text) # 字典分词
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| − | print(words)
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| − | # jiagu.load_userdict('dict/user.dict') # 加载自定义字典，支持字典路径、字典列表形式。
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| − | jiagu.load_userdict(['知识图谱'])
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| − | words = jiagu.seg(text) # 自定义分词，字典分词模式有效
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| − | print(words)
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| − | ===知识图谱关系抽取===
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| − | import jiagu
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| − | # 吻别是由张学友演唱的一首歌曲。
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| − | # 苏州大学（Soochow University），简称“苏大”，坐落于历史文化名城苏州。
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| − | # 《盗墓笔记》是2014年欢瑞世纪影视传媒股份有限公司出品的一部网络季播剧，改编自南派三叔所著的同名小说，由郑保瑞和罗永昌联合导演，李易峰、杨洋、唐嫣、刘天佐、张智尧、魏巍等主演。
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| − | text = '姚明（Yao Ming），1980年9月12日出生于上海市徐汇区，祖籍江苏省苏州市吴江区震泽镇，前中国职业篮球运动员，司职中锋，现任中职联公司董事长兼总经理。'
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| − | knowledge = jiagu.knowledge(text)
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| − | print(knowledge)
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| − | ===关键词提取===
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| − | import jiagu
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| − | text = '''
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| − | 该研究主持者之一、波士顿大学地球与环境科学系博士陈池（音）表示，“尽管中国和印度国土面积仅占全球陆地的9%，但两国为这一绿化过程贡献超过三分之一。考虑到人口过多的国家一般存在对土地过度利用的问题，这个发现令人吃惊。”
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| − | NASA埃姆斯研究中心的科学家拉玛·内曼尼（Rama Nemani）说，“这一长期数据能让我们深入分析地表绿化背后的影响因素。我们一开始以为，植被增加是由于更多二氧化碳排放，导致气候更加温暖、潮湿，适宜生长。”
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| − | “MODIS的数据让我们能在非常小的尺度上理解这一现象，我们发现人类活动也作出了贡献。”
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| − | NASA文章介绍，在中国为全球绿化进程做出的贡献中，有42%来源于植树造林工程，对于减少土壤侵蚀、空气污染与气候变化发挥了作用。
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| − | 据观察者网过往报道，2017年我国全国共完成造林736.2万公顷、森林抚育830.2万公顷。其中，天然林资源保护工程完成造林26万公顷，退耕还林工程完成造林91.2万公顷。京津风沙源治理工程完成造林18.5万
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| − | 公顷。三北及长江流域等重点防护林体系工程完成造林99.1万公顷。完成国家储备林建设任务68万公顷。
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| − | '''
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| − | keywords = jiagu.keywords(text, 5) # 关键词
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| − | print(keywords)
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| − | ===文本摘要===
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| − | import jiagu
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| − | fin = open('input.txt', 'r')
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| − | text = fin.read()
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| − | fin.close()
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| − | summarize = jiagu.summarize(text, 3) # 摘要
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| − | print(summarize)
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| − | ===新词发现===
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| − | import jiagu
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| − | jiagu.findword('input.txt', 'output.txt') # 根据文本，利用信息熵做新词发现。
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| − | ===情感分析===
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| − | import jiagu
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| − | text = '很讨厌还是个懒鬼'
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| − | sentiment = jiagu.sentiment(text)
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| − | print(sentiment)
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| − | ===文本聚类===
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| − | import jiagu
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| − | docs = [
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| − | "百度深度学习中文情感分析工具Senta试用及在线测试",
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| − | "情感分析是自然语言处理里面一个热门话题",
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| − | "AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关解决方案及代码汇总",
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| − | "深度学习实践：从零开始做电影评论文本情感分析",
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| − | "BERT相关论文、文章和代码资源汇总",
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| − | "将不同长度的句子用BERT预训练模型编码，映射到一个固定长度的向量上",
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| − | "自然语言处理工具包spaCy介绍",
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| − | "现在可以快速测试一下spaCy的相关功能，我们以英文数据为例，spaCy目前主要支持英文和德文"
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| − | ]
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| − | cluster = jiagu.text_cluster(docs)
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| − | print(cluster)
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| − | == 评价标准 ==
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| − | ===msr测试结果（旧版本）===
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| − | [[文件:ownthink01.png]] | |
| − | == 附录说明 ==
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| − | ===词性标注说明===
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| − | n 普通名词
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| − | nt 时间名词
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| − | nd 方位名词
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| − | nl 处所名词
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| − | nh 人名
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| − | nhf 姓
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| − | nhs 名
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| − | ns 地名
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| − | nn 族名
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| − | ni 机构名
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| − | nz 其他专名
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| − | v 动词
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| − | vd 趋向动词
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| − | vl 联系动词
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| − | vu 能愿动词
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| − | a 形容词
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| − | f 区别词
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| − | m 数词
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| − | q 量词
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| − | d 副词
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| − | r 代词
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| − | p 介词
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| − | c 连词
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| − | u 助词
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| − | e 叹词
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| − | o 拟声词
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| − | i 习用语
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| − | j 缩略语
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| − | h 前接成分
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| − | k 后接成分
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| − | g 语素字
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| − | x 非语素字
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| − | w 标点符号
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| − | ws 非汉字字符串
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| − | wu 其他未知的符号
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| − | ===命名实体说明（采用BIO标记方式）===
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| − | B-PER、I-PER 人名
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| − | B-LOC、I-LOC 地名
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| − | B-ORG、I-ORG 机构名
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| − | ==加入我们==
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| − | 思知人工智能群QQ群：90780053，微信群联系作者微信：MrYener，作者邮箱联系方式：help@ownthink.com
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| − | 捐赠作者(您的鼓励是作者开源最大的动力！！！)：捐赠致谢
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| − | [[文件:ownthink收款码.jpg]]
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| − | ==贡献者：==
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| − | Yener
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| − | zengbin93
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| − | dirtdust
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| − | frankchen7788
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