Metadata-Version: 2.1
Name: knlp
Version: 0.2.1
Summary: KUAI SU(Quickly use) Python toolkit for Chinese Language Processing.
Home-page: https://github.com/DukeEnglish/knlp
Author: Junyi Li
Author-email: ljyduke@gmail.com
License: UNKNOWN
Description: # knlp
        
        这是一个工具包，主要实现对中文的NLP基础操作，在实现过程中，调研了网络上很多已经开源的工具包，对他们致以深深的感谢。
        
        在coding过程中，参考学习了很多参考pkg中的编码方式，也有直接调用。如果作者感觉到被冒犯，请随时私信联系。
        
        本pkg的主体架构参考了snownlp和textblob，因为个人认为这种实现方式对于调用方来说最方便。
        
        
        pkg中提供了inference这个方法，主要是调用各种能力进行inference，seg这样的类是实现对应的功能。最后seq_upgrade，这样的pkg中有训练使用的代码，可以用来自己进行训练
        
        最后，这个pkg还提供了很多现成的对各种nlp任务的评估方法以及相应的评估数据集（或者地址），可以供各位NLPer进行学习使用。
        
        和现有的NLP工具包的不同点在于，本pkg提供深度学习相关的功能，并且面向中文开发，且功能很基础，适合于based on这个进行二次改造。
        
        # 安装方式
        ```
        pip install knlp
        
        # FROM GITHUB SOURCE CODE
        pip install git+https://github.com/DukeEnglish/knlp.git
        ```
        # 示例方法
        ```python
        from knlp import Knlp
        
        def test_all():
            with open("knlp/data/pytest_data.txt") as f:
                text = f.read()
            res = Knlp(text)
            print("seg_result is", res.seg_result)
            print("ner_result is", res.ner_result)
            print("sentiment score is", res.sentiment)
            print("key_words are", res.key_words)
            print("key sentences are", res.key_sentences)
            gt_string = '就读 于 中国人民大学 电视 上 的 电影 节目 项目 的 研究 角色 本人 将 会 参与 配音'
            pred_string = '就读 于 中国 人民 大学 电视 上 的 电影 节目 项 目的 研究 角色 本人 将 会 参与 配音'
            print("evaluation res are", res.evaluation_segment(gt_string, pred_string))
            abs_path_to_gold_file = ''
            abs_path_to_pred_file = ''
            gt_file_name = f'{abs_path_to_gold_file}'
            pred_file_name = f'{abs_path_to_pred_file}'
            print("evaluation file res are", res.evaluation_segment_file(gt_file_name, pred_file_name))
        ```
        其他示例使用方法在samples中。所有的训练数据都在data中有示例数据。
        
        # sample使用方法
        1. 序列标注的训练
            1.1 首先生成训练数据，序列标注的数据处理方法在knlp/seq_labeling/data_helper.py。数据针对的是人民日报的数据。
            1.2 其次进行训练并使用samples/hmm_sample.py，进行hmm的训练
        2. 信息提取（关键词、关键短语、摘要）
            2.1 samples/IE_sample.py
        
        
        
        # 参考并致谢
        - snownlp
        - jieba
        - textblob
        - https://www.letiantian.me/2014-06-10-pagerank/
        
        # 评估结果
        离线评估
        
        Clue榜单评估结果
        
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
