mlang 0.1.14

mlang client

说明

mlang是一个NLP处理平台，使用它可以完成NLP常见的任务。它是mlang server的客户端。

安装

pip install mlang

使用

基本配置

from mlang_client import mclient

mclient.SERVER_URL = 'http://mlang.meizu.com'
mclient.VERSION = 'v1.0

基础功能

from mlang_client.mclient import MLang

• 分句

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'

sents = MLang.ssplit(txt)
print(sents)

sents = MLang.ssplit(txt, impl='re', pattern='[。]')
print(sents)

sents = MLang.ssplit(txt, impl='ltp')
print(sents)

• 分词

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'

tokens = MLang.tokenize(txt)
print(tokens)

tokens = MLang.tokenize(txt, impl='jieba')
print(tokens)

tokens = MLang.tokenize(txt, impl='fmm')
print(tokens)

tokens = MLang.tokenize(txt, impl='rmm')
print(tokens)

• 词性标记

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'

tokens = MLang.pos(txt)
print(tokens)

tokens = MLang.pos(txt, impl='ltp')
print(tokens)

tokens = MLang.pos(txt, impl='jieba')
print(tokens)

tokens = MLang.pos(txt, impl='jieba', revise=True, norm=True)
print(tokens)

• 命名实体识别

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
xx = MLang.ner(txt)
print(xx)

• 依存句法解析

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
relations = MLang.parse(txt)
print(relations)

• 拼音转换

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
pinyins = MLang.hanzi2pinyin(txt)
print(pinyins)

pinyins = 'mei zu shou ji bu cuo de , ni jue de ne ?'
hanzis = MLang.pinyin2hanzi(pinyins)
print(hanzis)

• 简繁转换

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
result = MLang.simplified2traditional(txt)
print(result)

txt = '魅族手機不錯的，你覺得呢？'
result = MLang.traditional2simplified(txt)
print(result)

语料管理

将本地的语料文件上传到服务器上，使用服务器上的资源对语料进行处理。服务器上的语料通过语料id来标识。

from mlang_client.mclient import MCorpus

• 上传语料

file = 'pinglun.min.txt'
result = MCorpus.upload('pinglun', file)
print(result)

• 列出所有语料

corpus_list = MCorpus.list()
print(corpus_list)

• 单个语料信息

corpus = MCorpus.info('c1')
print(corpus)

• 删除语料

MCorpus.remove('c')

• 下载语料

MCorpus.download('pinglun', 'pinglun.c.txt')

词表管理

词表就是一个包含很多词的文件，每个词占一行。 词表保存在服务器上，通过词表id标识 词表可在本地构建然后上传到服务器，也可以直接通过语料在服务器上进行构建。

from mlang_client.mclient import MVocab

• 列出所有词表

vocab_list = MVocab.list()
print(vocab_list)

• 获取单词词表信息

info = MVocab.info('v1')
print(info)

• 上传词表

MVocab.upload('xv1', 'mobile.vocab.txt')

• 删除词表

MVocab.remove('xv1')

• 下载词表

MVocab.download('a1', 'a1.txt')

• 构建词表

vocabid = 'xv1'
MVocab.build(vocabid, 'a1')
vocab = MVocab.get(vocabid)
print(vocab)
print(vocab.words())

情感分析

构建情感词库、分析一段文本的情感/观点

from mlang_client.mclient import MSentimentAnalyser

• 计算情感分值

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
score = MSentimentAnalyser.score(txt)
print(score)

is_subject = MSentimentAnalyser.is_subject(txt)
print(is_subject)

• 提取评价对象/情感词

terms = MSentimentAnalyser.extract_terms('pinglun', s_seed=['漂亮', '不错'])
print(terms)

• 提取评价观点

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
opinions = MSentimentAnalyser.extract_opinions(txt, target_vocab_id).data
for opinion in opinions:
    print(opinion['tmodifiers'], opinion['target']['token'], opinion['smodifiers'], opinion['sentiment']['token'], opinion['orientation'])

文本/单词表征

将文本/单词以向量的形式表示

from mlang.config import DEFAULT_W2V
from mlang.config import DEFAULT_D2V
from mlang.config import DEFAULT_VOCAB
from mlang_client.mclient import MWordRepresentation
from mlang_client.mclient import MTextRepresentation

• 单词表征

vec = MWordRepresentation.represent('手机')
print(vec)

vec = MWordRepresentation.represent('手机', impl='w2v', w2vid=DEFAULT_W2V)
print(vec)

vec = MWordRepresentation.represent('手机', impl='onehot', vocabid=DEFAULT_VOCAB)
print(vec)

• 单词相似度

sim = MWordRepresentation.similarity('魅族', '华为')
print(sim)
sim = MWordRepresentation.similarity('魅族', '华为', w2vid=DEFAULT_W2V)
print(sim)

• 文本表征

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'

vec = MTextRepresentation.represent(txt)
print('default:', vec)

vec = MTextRepresentation.represent(txt, impl='w2v', w2vid=DEFAULT_W2V)
print('w2v:', vec)

vec = MTextRepresentation.represent(txt, impl='d2v', d2vid=DEFAULT_D2V)
print('d2v:', vec)

vec = MTextRepresentation.represent(txt, impl='vocab', vocabid=DEFAULT_VOCAB)
print('vocab:', vec)

• 文本相似度

txt1 = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
txt2 = '华为的手机一般。'

sim = MTextRepresentation.similarity(txt1, txt2)
print('default:', sim)

sim = MTextRepresentation.similarity(txt1, txt2, impl='w2v', w2vid=DEFAULT_W2V)
print('w2v:', sim)

sim = MTextRepresentation.similarity(txt1, txt2, impl='d2v', d2vid=DEFAULT_D2V)
print('d2v:', sim)

sim = MTextRepresentation.similarity(txt1, txt2, impl='vocab', vocabid=DEFAULT_VOCAB)
print('vocab:', sim)

文本/单词聚类

from mlang_client.mclient import MWordCluster
from mlang_client.mclient import MTextCluster

• 单词聚类

result = MWordCluster.fit('xv1')
print(result)

• 文本聚类

r = MTextCluster.fit('cc1')
print(r)

r = MTextCluster.fit('cc1', represent='d2v')
print(r)

r = MTextCluster.fit('cc1', represent='vocab')
print(r)

r = MTextCluster.fit('cc1', represent='w2v', n_clusters=3)
print(r)

语言模型

训练好的语言模型保存在服务器上，使用id来标识

from mlang_client.mclient import MLM

• 列出所有的语言模型

lms = MLM.list()
print(lms)

• 获得指定语言模型的信息

info = MLM.info('lm1')
print(info)

• 预测句子概率

txt = '魅族手机不错的，你觉得呢？'
prob = MLM.prob(txt)
print(prob)

txt = '魅族手机不错的，你觉呢得？'
prob = MLM.prob(txt)
print(prob)

• 训练语言模型

MLM.build('lm1', 'a1')

• 下载语言模型文件

MLM.download('lm1.arpa', 'lm1.arpa')

• 删除语言模型

MLM.remove('lm1')

Word2vec模型

from mlang_client.mclient import MWord2Vec

• 列出所有模型

r = MWord2Vec.list()
print(r)

• 获得指定模型的信息

r = MWord2Vec.info('w1')
print(r)

• 下载模型文件

MWord2Vec.download('w1', 'w1.w2v.model')

• 构建模型

r = MWord2Vec.build('w1', 'a1', epochs=20)
print(r)

• 删除模型

MWord2Vec.remove('w1')

Doc2vec模型

from mlang_client.mclient import MDoc2Vec

• 列出所有模型

r = MDoc2Vec.list()
print(r)

• 获得指定模型的信息

r = MDoc2Vec.info('d2v1')
print(r)

• 删除模型

r = MDoc2Vec.remove('d2v1')
print(r)

• 下载模型文件

MDoc2Vec.download('d2v1', 'd1.d2v.model')

• 构建模型

r = MDoc2Vec.build('d2v1', 'a1')
print(r)

Seq2Seq模型

from mlang_client.mclient import MSeq2Seq

• 列出所有模型

r = MSeq2Seq.list()
print(r)

• 获得指定模型的信息

r = MSeq2Seq.info('s2s1')
print(r)

• 删除指定模型

r = MSeq2Seq.remove('s2s2')
print(r)

• 下载模型文件

MSeq2Seq.download('s2s2', 's2s.model')

• 构建模型

MSeq2Seq.build('s2s2', 'seq_c1')

• 预测序列

txt = '魅族 的 手机 真 不错 运行 很 流畅 外观 很 漂亮'
result = MSeq2Seq.predict('sbd', txt).data

tokens = txt.split()
seqs = result.split()
for i, token in enumerate(tokens):
    print(token, seqs[i])