Metadata-Version: 2.1
Name: pyko
Version: 0.4.2
Summary: Korean Text Processor
Home-page: https://github.com/codebasic/pyko
Author: Lee Seongjoo
Author-email: seongjoo@codebasic.io
License: UNKNOWN
Description: # pyko
        
        pyko[파이코]는 한국어 텍스트 처리를 위한 파이썬 라이브러리입니다. 자연어 처리에서 한국어가 갖는 독자적인 특징을
        반영해 처리합니다.
        
        ## 설치
        
        PyPI에 등록된 패키지를 다음과 같이 설치할 수 있습니다.
        
            pip install pyko
        
        ## 세종말뭉치
        
        [세종말뭉치](https://www.korean.go.kr/nkview/nklife/2016_2/26_0204.pdf)를 NLTK CorpusReader를 활용하는 것과 유사하게 활용할 수 있습니다. 세종말뭉치는 [국립국어원 언어정보나눔터](https://ithub.korean.go.kr/)에서 획득할 수 있습니다.
        
        사용예시:
        
        ```python
        from pyko.reader import SejongCorpusReader
        
        세종말뭉치 = SejongCorpusReader(root, fileids)
        파일목록 = 세종말뭉치.fileids()
        
        형태분석목록 = 세종말뭉치.words(tagged=True)
        print(형태분석목록)
        """
        [('뭐', (('뭐', 'NP'),)), ('타고', (('타', 'VV'), ('고', 'EC'))), ('가?', (('가', 'VV'), ('ㅏ', 'EF'), ('?', 'SF'))), ('지하철.', (('지하철', 'NNG'), ('.', 'SF'))), ('기차?', (('기차', 'NNG'), ('?', 'SF'))), ('아침에', (('아침', 'NNG'), ('에', 'JKB'))), ...]
        """
        
        형태분석문장목록 = 세종말뭉치.sents(tagged=True)
        print(형태분석문장목록[0])
        """
        [('뭐', (('뭐', 'NP'),)),
         ('타고', (('타', 'VV'), ('고', 'EC'))),
         ('가?', (('가', 'VV'), ('ㅏ', 'EF'), ('?', 'SF')))]
        """
        ```
        
        ## 형태소 분리 및 품사 예측
        
        ### v0.4.0+
        형태소 분석기는 딥러닝 기반의 카카오 형태소 분석기, [kakao/khaiii](https://github.com/kakao/khaiii)를 내부적으로 활용합니다. 해당 패키지가 시스템에 설치된 것을 가정합니다.
        
        모든 환경이 미리 설정된 도커(docker) 이미지를 활용하면 편리합니다.
        
        pyko 도커 이미지: [codebasic/pyko](https://hub.docker.com/repository/docker/codebasic/pyko)
        
        도커 이미지 사용 예시
        
        ```
        $ docker run -it codebasic/pyko
        ```
        
        사용예시:
        
        ```python
        from pyko import tokenizer as 형태소_분석기
        
        예문 = '한국어를 잘 처리하는지 궁금합니다.'
        
        형태소목록 = 형태소_분석기.tokenize(예문)
        print(형태소목록)
        """
        ['한국어', '를', '잘', '처리', '하', '는지', '궁금', '하', 'ㅂ니다', '.']
        """
        
        형태분석결과 = 형태소_분석기.tokenize(예문, tagged=True)
        print(형태분석결과)
        """
        [('한국어', 'NNP'),
         ('를', 'JKO'),
         ('잘', 'MAG'),
         ('처리', 'NNG'),
         ('하', 'XSV'),
         ('는지', 'EC'),
         ('궁금', 'XR'),
         ('하', 'XSA'),
         ('ㅂ니다', 'EF'),
         ('.', 'SF')]
        """
        ```
        
        ## NLTK 연동
        
        말뭉치 관리를 위해 NLTK CourpusReader와 연동해서 사용할 수 있습니다.
        
        사용예시:
        
        ```python
        from pyko import tokenizer as 형태소_분석기
        from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader
        
        reader = PlaintextCorpusReader(root, fileids, word_tokenizer=형태소_분석기)
        형태분석결과 = reader.words()
        print(형태분석결과)
        """
        ['세종', '(', '世宗', ',', '1397', '년', '5', '월', '7', '일', '(', '음력', '4', '월', ...]
        """
        ```
        
        
Keywords: natural language processing text korean
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3 :: Only
Classifier: Natural Language :: Korean
Classifier: Operating System :: POSIX :: Linux
Classifier: Operating System :: MacOS :: MacOS X
Requires-Python: >=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
