Jiagu自然语言处理工具

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、关键词抽取、文本摘要、新词发现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。

项目开源地址:GItHub

目录


提供的功能有:

  • 中文分词
  • 词性标注
  • 命名实体识别
  • 情感分析 todo
  • 关键词提取
  • 文本摘要
  • 新词发现
  • 等等。。。。

安装方式

pip安装

pip install jiagu

源码安装

git clone https://github.com/ownthink/Jiagu
cd Jiagu
python3 setup.py install

使用方式

  1. 快速上手:分词、词性标注、命名实体识别
import jiagu

#jiagu.init() # 可手动初始化,也可以动态初始化

text = '厦门明天会不会下雨'

words = jiagu.seg(text) # 分词
print(words)

pos = jiagu.pos(words) # 词性标注
print(pos)

ner = jiagu.ner(text) # 命名实体识别
print(ner)
  1. 中文分词

分词各种模式使用方式

import jiagu

text = '汉服和服装'

words = jiagu.seg(text) # 默认分词
print(words)

words = jiagu.seg([text, text, text], input='batch') # 批量分词,加快速度。
print(words)

words = jiagu.seg(text, model='mmseg') # 使用mmseg算法进行分词
print(words)

自定义分词模型(将单独提供msr、pku、cnc等分词标准)

import jiagu

# 独立标准模型路径
# msr:test/extra_data/model/msr.model
# pku:test/extra_data/model/pku.model
# cnc:test/extra_data/model/cnc.model

jiagu.load_model('test/extra_data/model/cnc.model') # 使用国家语委分词标准

words = jiagu.seg('结婚的和尚未结婚的')

print(words)
  1. 关键词提取
import jiagu

text = '''
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。”
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。”
“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。”
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。
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。
'''             

keywords = jiagu.keywords(text, 5) # 关键词
print(keywords)
  1. 文本摘要
fin = open('input.txt', 'r')
text = fin.read()
fin.clone()

summarize = jiagu.summarize(text, 3) # 摘要
print(summarize)
  1. 新词发现
import jiagu

jiagu.findword('input.txt', 'output.txt') # 根据文本,利用信息熵做新词发现。

评价标准

  1. msr测试结果

msr

附录

  1. 词性标注说明
n   普通名词
nt   时间名词
nd   方位名词
nl   处所名词
nh   人名
nhf  姓
nhs  名
ns   地名
nn   族名
ni   机构名
nz   其他专名
v   动词
vd  趋向动词
vl  联系动词
vu  能愿动词
a   形容词
f   区别词
m   数词  
q   量词
d   副词
r   代词
p   介词
c   连词
u   助词
e   叹词
o   拟声词
i   习用语
j   缩略语
h   前接成分
k   后接成分
g   语素字
x   非语素字
w   标点符号
ws  非汉字字符串
wu  其他未知的符号
  1. 命名实体说明(采用BIO标记方式)
B-PER、I-PER   人名
B-LOC、I-LOC   地名
B-ORG、I-ORG   机构名

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  1. Yener
  2. zengbin93
  3. dirtdust