wink-nlp-utils

wink-nlp-utils

轻量级自然语言处理工具集 简化文本预处理和分析

wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集,提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理,为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员,专注于文本预处理和分析,在npm上可用,具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。

NLP文本处理分词句子边界检测停用词Github开源项目

wink-nlp-utils

NLP 函数用于放大否定、管理省略、创建 n-gram、词干、语音编码到标记等。

构建状态 覆盖状态 Gitter

<img align="right" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/93625f14-553a-4d0c-b0bd-67880ad264d6.png" width="100px" >

使用 wink-nlp-utils 为自然语言处理(NLP)准备原始文本。它提供了一套 API 来处理字符串,如名称、句子、段落和以字符串/单词数组表示的标记。它们为许多机器学习任务执行必要的预处理,如语义搜索分类

<table><tr><td><h3>👉🏽</h3></td><td> 我们<b>建议使用 <a href="https://github.com/winkjs/wink-nlp?tab=readme-ov-file#readme">winkNLP</a></b> 进行核心自然语言处理任务。<br/><br/>它以<a href="https://observablehq.com/@winkjs/how-to-measure-winknlps-speed-on-browsers">极快的速度</a><a href="https://winkjs.org/wink-nlp/document.html">执行</a>分词、句子边界检测和命名实体识别。它支持您从情感分析、词性标注、词形还原、词干提取、停用词去除、否定处理、二元组到频率表创建等所有<a href="https://winkjs.org/wink-nlp/leveraging-out.html">文本处理需求</a>。<br/><br/><b><a href="https://github.com/winkjs/wink-nlp?tab=readme-ov-file#readme">WinkNLP</a></b> 具有用户友好的声明式 API,用于<a href="https://winkjs.org/wink-nlp/each.html">迭代</a>、<a href="https://winkjs.org/wink-nlp/filter.html">过滤</a>和<a href="https://winkjs.org/wink-nlp/visualizing-markup.html">文本可视化</a>,并可在<a href="https://winkjs.org/wink-nlp/wink-nlp-in-browsers.html">网络浏览器上运行</a>。 </td></tr></table>

安装

使用 npm 安装:

npm install wink-nlp-utils --save

入门

wink-nlp-utils 提供了超过 36 个实用函数用于自然语言处理任务。一些代表性的例子包括从字符串中提取人名、组合聊天机器人的训练语料库、句子边界检测、分词和停用词去除:

// 加载 wink-nlp-utils var nlp = require( 'wink-nlp-utils' ); // 从字符串中提取人名: var name = nlp.string.extractPersonsName( 'Dr. Sarah Connor M. Tech., PhD. - AI' ); console.log( name ); // -> 'Sarah Connor' // 从字符串中组合所有可能的句子: var str = '[I] [am having|have] [a] [problem|question]'; console.log( nlp.string.composeCorpus( str ) ); // -> [ 'I am having a problem', // -> 'I am having a question', // -> 'I have a problem', // -> 'I have a question' ] // 句子边界检测。 var para = 'AI Inc. is focussing on AI. I work for AI Inc. My mail is r2d2@yahoo.com'; console.log( nlp.string.sentences( para ) ); // -> [ 'AI Inc. is focussing on AI.', // 'I work for AI Inc.', // 'My mail is r2d2@yahoo.com' ] // 对句子进行分词。 var s = 'For details on wink, check out http://winkjs.org/ URL!'; console.log( nlp.string.tokenize( s, true ) ); // -> [ { value: 'For', tag: 'word' }, // { value: 'details', tag: 'word' }, // { value: 'on', tag: 'word' }, // { value: 'wink', tag: 'word' }, // { value: ',', tag: 'punctuation' }, // { value: 'check', tag: 'word' }, // { value: 'out', tag: 'word' }, // { value: 'http://winkjs.org/', tag: 'url' }, // { value: 'URL', tag: 'word' }, // { value: '!', tag: 'punctuation' } ] // 去除停用词: var t = nlp.tokens.removeWords( [ 'mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb' ] ); console.log( t ); // -> [ 'mary', 'little', 'lamb' ]

尝试在浏览器中使用 Runkit 试验这些示例

文档

查看 wink NLP 实用工具 API 文档以了解更多信息。

需要帮助?

如果您发现了一个尚未报告的 bug,请提出一个新的问题,或考虑修复它并发送拉取请求。

关于 wink

Wink 是一系列用于 NodeJS 中统计分析自然语言处理机器学习的开源包。代码经过全面文档化,便于人类理解,并且具有约 100% 的测试覆盖率,可靠地构建生产级解决方案。

版权和许可

wink-nlp-utils 的版权归 2017-22 GRAYPE Systems Private Limited 所有。

它根据 MIT 许可证的条款获得许可。

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