demo.py

import jiagu

# jiagu.init() # 可手动初始化，也可以动态初始化


text = '苏州的天气不错'

words = jiagu.seg(text)  # 分词
print(words)

words = jiagu.cut(text)  # 分词
print(words)

pos = jiagu.pos(words)  # 词性标注
print(pos)

ner = jiagu.ner(words)  # 命名实体识别
print(ner)


# 字典模式分词
text = '思知机器人挺好用的'
words = jiagu.seg(text)
print(words)

# jiagu.load_userdict('dict/user.dict') # 加载自定义字典，支持字典路径、字典列表形式。
jiagu.load_userdict(['思知机器人'])

words = jiagu.seg(text)
print(words)



text = '''
该研究主持者之一、波士顿大学地球与环境科学系博士陈池（音）表示，“尽管中国和印度国土面积仅占全球陆地的9%，但两国为这一绿化过程贡献超过三分之一。考虑到人口过多的国家一般存在对土地过度利用的问题，这个发现令人吃惊。”
NASA埃姆斯研究中心的科学家拉玛·内曼尼（Rama Nemani）说，“这一长期数据能让我们深入分析地表绿化背后的影响因素。我们一开始以为，植被增加是由于更多二氧化碳排放，导致气候更加温暖、潮湿，适宜生长。”
“MODIS的数据让我们能在非常小的尺度上理解这一现象，我们发现人类活动也作出了贡献。”
NASA文章介绍，在中国为全球绿化进程做出的贡献中，有42%来源于植树造林工程，对于减少土壤侵蚀、空气污染与气候变化发挥了作用。
据观察者网过往报道，2017年我国全国共完成造林736.2万公顷、森林抚育830.2万公顷。其中，天然林资源保护工程完成造林26万公顷，退耕还林工程完成造林91.2万公顷。京津风沙源治理工程完成造林18.5万公顷。三北及长江流域等重点防护林体系工程完成造林99.1万公顷。完成国家储备林建设任务68万公顷。
'''				

keywords = jiagu.keywords(text, 5)  # 关键词抽取
print(keywords)

summarize = jiagu.summarize(text, 3)  # 文本摘要
print(summarize)


# jiagu.findword('input.txt', 'output.txt') # 根据大规模语料，利用信息熵做新词发现。


# 知识图谱关系抽取
text = '姚明1980年9月12日出生于上海市徐汇区，祖籍江苏省苏州市吴江区震泽镇，前中国职业篮球运动员，司职中锋，现任中职联公司董事长兼总经理。'
knowledge = jiagu.knowledge(text)
print(knowledge)


# 情感分析
text = '很讨厌还是个懒鬼'
sentiment = jiagu.sentiment(text)
print(sentiment)


# 文本聚类（需要调参）
docs = [
        "百度深度学习中文情感分析工具Senta试用及在线测试",
        "情感分析是自然语言处理里面一个热门话题",
        "AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关解决方案及代码汇总",
        "深度学习实践：从零开始做电影评论文本情感分析",
        "BERT相关论文、文章和代码资源汇总",
        "将不同长度的句子用BERT预训练模型编码，映射到一个固定长度的向量上",
        "自然语言处理工具包spaCy介绍",
        "现在可以快速测试一下spaCy的相关功能，我们以英文数据为例，spaCy目前主要支持英文和德文"
    ]
cluster = jiagu.text_cluster(docs)	
print(cluster)