nlp-data 0.1.24

普强内部NLP数据存储分享工具

普强内部NLP数据存储分享工具

安装

pypi安装

# 安装基本功能
pip install nlp-data
# 安装全部功能
pip install nlp-data[all]

安装包安装

• 下载dist文件夹下面最新的版本安装包.
• pip install nlp_data-xxx-tar.gz

使用

Store的使用

    # Store相当于是S3对象存储的一个Bucket的封装,每个数据类型对应一个Bucket
    from nlp_data import NLUDocStore
    # 查看文档
    NLUDocStore.list()
    # 获取文档
    docs = NLUDocStore.pull('xxx')
    # 推送文档
    NLUDocStore.push(docs=docs, name='xxx')

Doc的使用

    # Doc是nlp-data的一个存储结构,可以用来存储该格式的数据,以及对数据进行一些操作
    # DocList是Doc的集合,可以用来存储多个Doc,相当于一个python List,有几本的append,extend等类方法, 但不同的DocList有特定的方法用来处理# 该数据类型
    # 以NLUDoc为例,该文档里面有domain,slots,intention等字段,可以用来存储NLU的结果
    from nlp_data import NLUDoc, NLUDocList
    # 创建一个NLUDoc
    doc = NLUDoc(text='添加明天上午跟张三开会的提醒')
    doc.set_domain('schedule_cmn')
    doc.set_intention('add_schedule')
    doc.set_slot(text='明天上午', label='date')
    doc.set_slot(text='跟张三开会', label='title')
    # 创建一个NLUDocList,并添加doc
    docs = NLUDocList()
    docs.append(doc)
    # 从abnf句式输出文件中批量初始化
    docs = NLUDocList.from_abnf_output(output_dir='your/dir', domain='schedule_cmn')
    # 上传到bucket
    from nlp_data import NLUDocStore
    NLUDocStore.push(docs=docs, name='xxx')

Augmentor的使用

  # Augmentor是nlp-data的一个数据增强工具,可以用来对数据进行增强
  from nlp_data import GPTAugmentor, NLUDocStore, DialogueDocList, DialogueDoc
  # 创建一个Augmentor
  augmentor = GPTAugmentor(api_key='xxx')
  # 广东话或者四川话增强NLUDoc
  docs = NLUDocStore.pull('xxx')
  aug_docs = augmentor.augment_nlu_by_localism(docs, '广东话')
  # 根据主题和情景生成多轮对话
  dialogue_docs = augmentor.generate_dialogue_docs(theme='添加日程', situation='用户正在驾驶车辆与车机系统丰田进行语音交互')
  # 对多轮对话数据增强
  dialogue_docs = DialogueDocList()
  dialogue_docs.quick_add(theme='添加日程', situation='用户正在驾驶车辆与车机系统丰田进行交互', conversation=['你好,丰田', '在呢,有什么可以帮助你的', '我要添加一个明天上午跟张三开会的日程', '好的已为您添加成功'])
  aug_dialogue_docs = augmentor.augment_dialogue(dialogue_docs)

S3的使用

s3是基础的S3对象存储的封装,可以用来创建bucket,上传下载文件等

  # 初始化
  s3 = S3Storage()
  # 列出所有bucket
  s3.list_buckets()
  # 创建bucket
  s3.create_bucket('test')
  # 列出bucket下所有文件
  s3.list_files('test')
  # 上传文件
  s3.upload_file(file_path='./test.txt', bucket_name='test')
  # 下载文件
  s3.download_file(object_name='./test.txt', bucket_name='test')
  # 删除文件
  s3.delete_file(bucket_name='test', file_name='test.txt')
  # 上传文件夹
  s3.upload_dir(bucket_name='test', dir='./tests')
  # 下载文件夹
  s3.download_dir(bucket_name='test', object_name='./tests', save_dir='./')
  # 删除文件夹
  s3.delete_dir(bucket_name='test', dir_name='tests')
  # 删除bucket
  s3.delete_bucket('test')

命令行

# 查看帮助
nlp-data --help
# 下载文件,当xxx为一个s3中的文件夹时,会下载该文件夹下所有文件
nlp-data download xxx.xxx --bucket xxx --save_path xxx
# 上传文件, 当xxx为一个文件夹时,会上传该文件夹下所有文件
nlp-data upload xxx --bucket xxx
# 删除文件, 当xxx为一个文件夹时,会删除该文件夹下所有文件
nlp-data delete xxx --bucket xxx

更新日志

0.1.7

• 增加了NLUDocList的from_file方法,可以从文件中批量初始化NLUDocList,需要文件为一行一个文本的格式

  from nlp_data import NLUDocList
  
  docs = NLUDocList.from_file('your/file/path', domain='domain_name')
  

0.1.8

• 修复了docarray 0.39版本的无法导入的bug
• 新增命令行工具

  nlp-data --help
  

0.1.10

• 减少了基本依赖
• 完善了命令行工具

  nlp-data --help
  

0.1.12

• 修复:
  • 修复了S3Storage里面由于缓存buckets带来的bug。
  • 默认不在依赖pandas
• 添加:
  • 命令行显示文件添加了最后修改时间。
  • 完善了README.md

0.1.13

• 修复:
  • CLI的下载保存路径无法修改的BUG。

0.1.16

• 修改:
  • 删除了无用依赖。
• 添加:
  • 增加了NLUDoclist.convert_to_fasttext_dataset用于方便讲nlu数据转化为fasttext格式数据,参数: save_path 保存路径

0.1.18

• 修改:
  • 修改docarray依赖错误问题。

0.1.23

• 添加:
  • 增加了NLUDoclist.sample_by_intention用于根据意图进行采样,参数: n_sample 采样数量