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| #开源软件仓库:https://github.com/ownthink/Jiagu | | #开源软件仓库:https://github.com/ownthink/Jiagu |
| #[[智能时代-知识图谱-机器人]]:https://www.ownthink.com/ | | #[[智能时代-知识图谱-机器人]]:https://www.ownthink.com/ |
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− | == 安装方式 ==
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− | pip安装
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− | pip install -U jiagu
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− | 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]]
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− | == 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:[[user:Yener|Yener]],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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