juba 0.1.0

A Python library for Chinese text analysis.

juba 简介
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“巨霸”中文文本处理：
完整文档见 今日头条 AiMath文章《Python第三方库juba中文文本处理详细使用方法》
GitHub: https://github.com/lihanju/juba

功能与特点
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- 支持document term matrix(dtm) 文档词汇矩阵,有三种模式：
- tf_dtm();词频模式；
- prob_dtm():概率模式；
- tfidf_dtm():词频逆文档频率模式。
- 支持term document matrix(tdm) 词汇文档矩阵,有三种模式：
- tf_tdm();词频模式；
- prob_tdm():概率模式；
- tfidf_tdm():词频逆文档频率模式。
- 支持文本相似性分析，有四种方法：
-cosine_sim():余弦相似度；
-weight_jaccard_sim():权重jaccard相似度；
-jaccard_sim():jaccard相似度；
-bm25_sim():bm25相似度。
- 支持词汇关联分析，有两种模式：
-two_term_assocs(word_one,word_two,tdm='tf_tdm',norm='False'):计算两个词汇的相关系数；
-find_assocs(word,mu=0,tdm='tf_tdm',norm='False')：找出word的相关系数的绝对值不少于mu的所有词汇。
- 支持中文文字生成器，自动撰写文章：
-random_text(textlength,firstWord)：以firstWord开始，生成textlength个词汇的文章。
- MIT 授权协议

使用例子
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import jieba
from juba import Similar,Markov

docs = [['通信', '有效'], ['领域', '自然语言', '计算机科学', '自然语言', '理解', '自然语言', '自然语言', '理论'], ['通信', '有效', '理解', '理论'],
['领域', '自然语言', '计算机科学', '自然语言', '理解', '自然语言', '自然语言', '理论', '通信', '有效', '理解', '理论'],['我','喜欢','你们'],
['我','谢谢','您']]
S=Similar(docs)
S.tf_dtm()
S.tf_tdm()
S.cosine_sim(dtm='tf_dtm')
S.two_term_assocs('有效','理论',tdm='tf_tdm')
S.find_assocs('计算机科学',tdm='tf_tdm',mu=0.7)

text='在全国网络安全和信息化工作会议上，习近平总书记从党长期执政和国家长治久安的高度，深刻阐明了网信事业发展的一系列方向性、全局性、根本性问题，
对加强党对网信工作的领导提出了明确要求，为新时代网络安全和信息化发展提供了根本遵循。坚持正确政治方向，就要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，
把网络强国战略思想贯穿到网信工作各方面、诸环节。党的十八大以来，我们之所以能推动网信事业取得历史性成就，最根本的就在于有以习近平同志为核心的党中央的坚强领导，
有网络强国战略思想的正确引领。'
text=list(jieba.cut(text))#使用jieba对文本进行分词
M=Markov(text)
M.random_text(200,"我")

安装说明
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代码对 Python 2/3 均兼容
- 全自动安装：pip install juba
- 手动安装：将 juba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
- 通过 ``import juba`` 来引用