jionlp-py39 1.3.45
Chinese NLPreprocessing & Parsing
License: Apache License 2.0

<p align="center">

    <a alt="jionlp logo">

        <img src="../../blob/master/image/jionlp_logo.jpg" / style="width:300px;height:130px">

    </a>

</p>

<p align="center">

    <a alt="License">

        <img src="https://img.shields.io/github/license/dongrixinyu/JioNLP?color=crimson" /></a>

    <a alt="Size">

        <img src="https://img.shields.io/badge/size-19.9m-orange" /></a>

    <a alt="Downloads">

        <img src="https://img.shields.io/badge/downloads-6k-yellow" /></a>

    <a alt="Version">

        <img src="https://img.shields.io/badge/version-1.3.45-green" /></a>

    <a href="https://github.com/dongrixinyu/JioNLP/pulse" alt="Activity">

        <img src="https://img.shields.io/github/commit-activity/m/dongrixinyu/JioNLP?color=blue" /></a>

</p>



### &emsp;&emsp; ——JioNLP：中文 NLP 预处理工具包 A Python Lib for Chinese NLP Preprocessing

### &emsp;&emsp; ——安装：```pip install jionlp```

### &emsp;&emsp; ——[JioNLP在线版](http://182.92.160.94:16666/#/) 可快速试用部分功能（测试版，可能存在不稳定）



- 做 NLP 任务，需要清洗、过滤语料？用 JioNLP

- 做 NLP 任务，需要做信息抽取？用 JioNLP

- 做 NLP 任务，需要数据增强？用 JioNLP

- 做 NLP 任务，需要给模型添加偏旁、拼音、词典、繁体转换信息？用 JioNLP

#### 总之，JioNLP 提供 NLP 任务预处理功能，准确、高效、零使用门槛，并提供一步到位的查阅入口。



#### 功能主要包括：文本清洗，删除HTML标签、删除异常字符、删除冗余字符，转换全角字母、数字、空格为半角，抽取及删除E-mail及域名、抽取及删除（手机号、座机号）电话号码、抽取及删除QQ号、抽取及删除括号内容、抽取及删除身份证号、抽取及删除IP地址、抽取及删除URL超链接、抽取及删除货币金额与单位，金额数字转大写汉字，时间语义解析，解析身份证号信息、解析手机号码归属地、解析座机区号归属地、解析手机号码运营商，按行快速读写文件，（多功能）停用词过滤，（优化的）分句，地址解析，新闻地域识别，繁简体转换，汉字转拼音，汉字偏旁、字形、四角编码、五笔编码拆解，基于词典的情感分析，色情数据过滤，反动数据过滤，关键短语抽取，抽取式文本摘要，成语接龙，成语词典、歇后语词典、新华字典、新华词典、停用词典、中国地名词典、中国县级地名变更词典、世界地名词典，时间实体抽取，基于词典的NER，NER的字、词级别转换，NER的entity和tag格式转换，NER模型的预测阶段加速并行工具集，NER标注和模型预测的结果差异对比，NER标注数据集分割与统计，NER实体收集、文本分类标注数据集的分割与统计、回译数据增强、相邻近汉字换位数据增强、同音词替换数据增强、随机增删字符数据增强、实体替换数据增强、公历转农历日期、农历转公历日期





#### Update 2021-10-25

## 更新 [货币金额实体抽取](../../wiki/NER-说明文档#user-content-货币金额实体抽取)



#### jio.ner.extract_money 从文本中抽取货币金额实体（不依赖模型，纯规则）。

#### 配合 jio.parse_time 货币金额解析使用（见下一个 Update）

``` python

import jionlp as jio

text = '张三赔偿李大花人民币车费601,293.11元，工厂费大约一万二千三百四十五元,利息9佰日元，打印费人民币十块钱。'

res = jio.ner.extract_money(text, with_parsing=False)

print(res)



# [{'text': '601,293.11元', 'offset': [12, 23], 'type': 'money'},

#  {'text': '大约一万二千三百四十五元', 'offset': [27, 39], 'type': 'money'},

#  {'text': '9佰日元', 'offset': [42, 46], 'type': 'money'},

#  {'text': '人民币十块钱', 'offset': [50, 56], 'type': 'money'}]



```



#### Update 2021-10-25

## 更新 [货币金额解析](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-货币金额解析)



#### jio.parse_money 给定货币金额字符串，解析其标准金额、货币类型、精确度。



```python

import jionlp as jio

text_list = ['约4.287亿美元', '两个亿卢布', '六十四万零一百四十三元一角七分', '3000多欧元'] 

moneys = [jio.parse_money(text) for text in text_list]



# 约4.287亿美元: {'num': '428700000.00', 'case': '美元', 'definition': 'blur'}

# 两个亿卢布: {'num': '200000000.00', 'case': '卢布', 'definition': 'accurate'}

# 六十四万零一百四十三元一角七分: {'num': '640143.17', 'case': '元', 'definition': 'accurate'}

# 3000多欧元: {'num': ['3000.00', '4000.00'], 'case': '欧元', 'definition': 'blur'}



```



- 支持纯数字格式，如：987273.3美元

- 支持大写中文金额，如：柒仟六佰零弎萬肆仟叁佰贰拾壹元伍分

- 支持混合格式，如：1.26万港元

- 支持**修饰词**解析，如：将近6万块钱、至少1000块钱以上

- 支持**模糊金额**解析，如：两万多元钱，6千多亿日元

- 支持**口语化中文**格式，如：三十五块三毛；但对于“三十五块八”这样的字符串，在文本中存在**歧义**，如“三十五块八颗糖”等，因此，```jio.ner.extract_money``` 对于此字符串不予抽取，但```parse_money```可以将“三十五块八”看作完整的口语化金额，标准化为“35.80元”

- 支持多种常见货币类型：人民币，港元，澳门元，美元，日元，澳元，韩元，卢布，英镑，马克，法郎，欧元，加元，泰铢，台币等。



#### Update 2021-11-19

## 更新 [时间语义解析](../../wiki/时间语义解析-说明文档#user-content-时间语义解析)



#### jio.parse_time 给定时间字符串，解析其为时间戳、时长等。



``` python

import time

import jionlp as jio

res = jio.parse_time('今年9月', time_base={'year': 2021})

res = jio.parse_time('零三年元宵节晚上8点半', time_base=time.time())

res = jio.parse_time('一万个小时')

res = jio.parse_time('100天之后', time.time())

res = jio.parse_time('每周五下午4点', time.time())

print(res)



# {'type': 'time_span', 'definition': 'accurate', 'time': ['2021-09-01 00:00:00', '2021-09-30 23:59:59']}

# {'type': 'time_point', 'definition': 'accurate', 'time': ['2003-02-15 20:30:00', '2003-02-15 20:30:59']}

# {'type': 'time_delta', 'definition': 'accurate', 'time': {'hour': 10000.0}}

# {'type': 'time_span', 'definition': 'blur', 'time': ['2021-10-22 00:00:00', 'inf']}

# {'type': 'time_period', 'definition': 'accurate', 'time': {'delta': {'day': 7}, 

#  'point': {'time': ['2021-07-16 16:00:00', '2021-07-16 16:59:59'], 'string': '周五下午4点'}}}

```



- 目前支持年月日、时分秒、星期、季节、季度、节日、农历、时间范围、时间段、时间周期、模糊时间代词等解析。

- 支持对未来时间优先选择，参数为`ret_future(bool)`。

- [关于**时间语义解析**](../../wiki/时间语义解析-说明文档)

- 目前支持的所有 [测试用例](../../blob/master/test/test_time_parser.py)



#### 完整示例

[JioNLP在线版-时间抽取与解析](http://182.92.160.94:16666/#/extract_time)





## 安装 Installation



- python>=3.6 **github 版本略领先于 pip**

```

$ git clone https://github.com/dongrixinyu/JioNLP

$ cd ./JioNLP

$ pip install .

```

- pip 安装

```

$ pip install jionlp

```

- 可能存在的问题

```

# 如安装失败，遇到安装时提示的 pkuseg、Microsoft Visual C++、gcc、g++ 等信息，

# 则说明是 pkuseg 安装失败，需要在相应系统中安装 C 和 C++ 编译器，重新安装。

# pip install pkuseg

# pkuseg 由于久未更新，对 python>=3.9 不兼容，若遇到调用报错，则须退回至 3.8 版本以下的解释器。

```



## 使用 Features



- 导入工具包，查看工具包的主要功能与函数注释

```

>>> import jionlp as jio

>>> jio.help()  # 输入关键词搜索工具包是否包含某功能，如输入“回译”

>>> dir(jio)

>>> print(jio.extract_parentheses.__doc__)

```

- 在 Linux 系统，可使用以下命令做搜索：

```

$ jio_help

```



- **星级⭐**代表优质特色功能

### 1.小工具集 Gadgets



| 功能                                                                                                       | 函数                                                             | 描述                                                                                                                                                                          | 星级 |

| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---- |

| [**查找帮助**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-查找帮助)                                           | help                                                             | 若不知道 JioNLP 有哪些功能，可根据命令行提示键入若干关键词做搜索                                                                                                              |      |

| [**时间语义解析**](../../wiki/时间语义解析-说明文档#user-content-时间语义解析)                             | parse_time                                                       | 给定时间文本，解析其时间语义（时间戳、时长）等                                                                                                                                | ⭐    |

| [**关键短语抽取**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-关键短语抽取)                                   | extract_keyphrase                                                | 给定一篇文本，抽取其对应关键短语                                                                                                                                              | ⭐    |

| [抽取式**文本摘要**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-抽取式文本摘要)                               | extract_summary                                                  | 给定一篇文本，抽取其对应文摘                                                                                                                                                  |      |

| [**停用词过滤**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-去除停用词)                                       | remove_stopwords                                                 | 给定一个文本被分词后的词 list，去除其中的停用词                                                                                                                               | ⭐    |

| [**分句**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-文本分句)                                               | split_sentence                                                   | 对文本按标点分句                                                                                                                                                              | ⭐    |

| [**地址解析**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-地址解析)                                           | parse_location                                                   | 给定一个包含国内地址字符串，识别其中的**省、市、县区、乡镇街道、村社**等信息                                                                                                  | ⭐    |

| [电话号码**归属地**、<br>**运营商**解析](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-电话号码归属地运营商解析) | phone_location<br>cell_phone_location<br>landline_phone_location | 给定一个电话号码（手机号、座机号）字符串，识别其中的**省、市、运营商**                                                                                                        |      |

| [新闻**地名识别**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-新闻地名识别)                                   | recognize_location                                               | 给定新闻文本，识别其中的**国内省、市、县，国外国家、城市**等信息                                                                                                              | ⭐    |

| [**公历农历**日期互转](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-公历农历日期互转)                           | lunar2solar<br>solar2lunar                                       | 给定某公（农）历日期，将其转换为农（公）历                                                                                                                                    |      |

| [**身份证号**解析](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-身份证号码解析)                                 | parse_id_card                                                    | 给定一个身份证号，识别对应的**省、市、县、出生年月、**<br>**性别、校验码**等信息                                                                                              | ⭐    |

| [**成语接龙**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-成语接龙)                                           | idiom_solitaire                                                  | 成语接龙，即前一成语的尾字和后一成语的首字（读音）相同                                                                                                                        |      |

| [**色情**数据过滤]()                                                                                       |                                                                  |                                                                                                                                                                               |

| [**反动**数据过滤]()                                                                                       |                                                                  |                                                                                                                                                                               |

| [**繁**体转**简**体](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-繁体转简体字)                                 | tra2sim                                                          | 繁体转简体，支持**逐字转**与**最大匹配**两种模式                                                                                                                              |      |

| [**简**体转**繁**体](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-简体转繁体字)                                 | sim2tra                                                          | 简体转繁体，支持**逐字转**与**最大匹配**两种模式                                                                                                                              |      |

| [汉字转**拼音**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-汉字转拼音)                                       | pinyin                                                           | 找出中文文本对应的汉语拼音，并可返回**声母**、**韵母**、**声调**                                                                                                              | ⭐    |

| [汉字转**偏旁与字形**](../../wiki/Gadget-说明文档#user-content-汉字转偏旁与字形)                           | char_radical                                                     | 找出中文文本对应的汉字字形结构信息，<br>包括**偏旁部首**(“河”氵)、**字形结构**(“河”左右结构)、<br>**四角编码**(“河”31120)、**汉字拆解**(“河”水可)、<br>**五笔编码**(“河”ISKG) | ⭐    |

| [金额**数字转汉字**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-金额数字转汉字)                       | money_num2char                                                   | 给定一条数字金额，返回其**汉字**大写结果                                                                                                                                      |      |



### 2.数据增强



- [**文本数据增强各方法说明**](../../wiki/数据增强-说明文档#user-content-数据增强方法对比)



| 功能                                                                       | 函数                   | 描述                                                                                         | 星级 |

| -------------------------------------------------------------------------- | ---------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- | ---- |

| [**回译**](../../wiki/数据增强-说明文档#user-content-回译数据增强)         | BackTranslation        | 给定一篇文本，采用各大厂云平台的机器翻译接口，<br>实现数据增强                               | ⭐    |

| [**邻近汉字换位**](../../wiki/数据增强-说明文档#user-content-邻近汉字换位) | swap_char_position     | 随机交换相近字符的位置，实现数据增强                                                         |      |

| [**同音词替换**](../../wiki/数据增强-说明文档#user-content-同音词替换)     | homophone_substitution | 相同读音词汇替换，实现数据增强                                                               | ⭐    |

| [随机**增删字符**](../../wiki/数据增强-说明文档#user-content-随机增删字符) | random_add_delete      | 随机在文本中增加、删除某个字符，对语义不造成影响                                             |      |

| [NER**实体替换**](../../wiki/数据增强-说明文档#user-content-ner实体替换)   | replace_entity         | 根据实体词典，随机在文本中替换某个实体，对语义不<br>造成影响，也广泛适用于序列标注、文本分类 | ⭐    |





### 3.正则抽取与解析



| 功能                                                                                        | 函数                  | 描述                                                                                                               | 星级 |

| ------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---- |

| [**清洗文本**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-清洗文本)                    | clean_text            | 去除文本中的**异常字符、冗余字符、HTML标签、括号信息、**<br>**URL、E-mail、电话号码，全角字母数字转换为半角**      | ⭐    |

| [抽取 **E-mail**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-抽取-e-mail)              | extract_email         | 抽取文本中的 E-mail，返回**位置**与**域名**                                                                        |      |

| [解析 **货币金额**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-货币金额解析)           | extract_money         | 解析货币金额字符串                                                                                                 | ⭐    |

| [抽取**电话号码**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-抽取电话号码)            | extract_phone_number  | 抽取电话号码(含**手机号**、**座机号**)，返回**域名**、**类型**与**位置**                                           |      |

| [抽取中国**身份证** ID](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-抽取身份证号)       | extract_id_card       | 抽取身份证 ID，配合 **jio.parse_id_card** 返回身份证的<br>详细信息(**省市县**、**出生日期**、**性别**、**校验码**) |      |

| [抽取 **QQ** 号](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-抽取-qq)                   | extract_qq            | 抽取 QQ 号，分为严格规则和宽松规则                                                                                 |      |

| [抽取 **URL**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-抽取-url-超链接)             | extract_url           | 抽取 URL 超链接                                                                                                    |      |

| [抽取 **IP**地址](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-抽取-ip-地址)             | extract_ip_address    | 抽取 IP 地址                                                                                                       |      |

| [抽取**括号**中的内容](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-抽取文本括号信息)    | extract_parentheses   | 抽取括号内容，包括 **{}「」[]【】()（）<>《》**                                                                    | ⭐    |

| [删除 **E-mail**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本中的-e-mail)      | remove_email          | 删除文本中的 E-mail 信息                                                                                           |      |

| [删除 **URL**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本中的-url)            | remove_url            | 删除文本中的 URL 信息                                                                                              |      |

| [删除 **电话号码**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除电话号码)           | remove_phone_number   | 删除文本中的电话号码                                                                                               |      |

| [删除 **IP地址**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本中的-ip-地址)     | remove_ip_address     | 删除文本中的 IP 地址                                                                                               |      |

| [删除 **身份证号**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本中的身份证号)   | remove_id_card        | 删除文本中的身份证信息                                                                                             |      |

| [删除 **QQ**](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本中的-qq-号)           | remove_qq             | 删除文本中的 qq 号                                                                                                 |      |

| [删除 **HTML**标签](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本中的-html-标签) | remove_html_tag       | 删除文本中残留的 HTML 标签                                                                                         |      |

| [删除**括号**中的内容](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本括号信息)    | remove_parentheses    | 删除括号内容，包括 **{}「」[]【】()（）<>《》**                                                                    |      |

| [删除异常字符](../../wiki/正则抽取与解析-说明文档#user-content-删除文本中的异常字符)        | remove_exception_char | 删除文本中异常字符，主要保留汉字、常用的标点，<br>单位计算符号，字母数字等                                         |      |



### 4.文件读写工具



| 功能                                                                             | 函数               | 描述                                                                       | 星级 |

| -------------------------------------------------------------------------------- | ------------------ | -------------------------------------------------------------------------- | ---- |

| [**按行读取文件**](../../wiki/文件读写-说明文档#user-content-文件读取iter)       | read_file_by_iter  | 以迭代器形式方便按行读取文件，节省内存，<br>支持指定**行数**，**跳过空行** |      |

| [**按行读取文件**](../../wiki/文件读写-说明文档#user-content-文件读取list)       | read_file_by_line  | 按行读取文件，支持指定**行数**，**跳过空行**                               | ⭐    |

| [将 list 中元素按行写入文件](../../wiki/文件读写-说明文档#user-content-文件写入) | write_file_by_line | 将 list 中元素按行写入文件                                                 | ⭐    |

| [计时工具](../../wiki/文件读写-说明文档#user-content-计时器)                     | TimeIt             | 统计某一代码段的耗时                                                       |      |

| [日志工具](../../wiki/文件读写-说明文档#user-content-日志处理设置函数)           | set_logger         | 调整工具包日志输出形式                                                     |      |



### 5.词典加载与使用



| 功能                                                                                   | 函数                           | 描述                                             | 星级 |

| -------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | ------------------------------------------------ | ---- |

| [**成语**词典](../../wiki/词典加载-说明文档#user-content-加载成语词典)                 | chinese_idiom_loader           | 加载成语词典                                     | ⭐    |

| [**歇后语**词典](../../wiki/词典加载-说明文档#user-content-加载歇后语词典)             | xiehouyu_loader                | 加载歇后语词典                                   | ⭐    |

| [**中国地名**词典](../../wiki/词典加载-说明文档#user-content-加载中国省市县地名词典)   | china_location_loader          | 加载中国**省、市、县**三级词典                   | ⭐    |

| [**中国区划调整**词典](../../wiki/词典加载-说明文档#user-content-加载中国区划调整词典) | china_location_change_loader   | 加载 2018 年以来中国**县级**以上区划调整更名记录 | ⭐    |

| [**世界地名**词典](../../wiki/词典加载-说明文档#user-content-加载世界国家城市地名词典) | world_location_loader          | 加载世界**大洲、国家、城市**词典                 |      |

| [新华**字**典](../../wiki/词典加载-说明文档#user-content-加载新华字典)                 | chinese_char_dictionary_loader | 加载新华字典                                     |      |

| [新华**词**典](../../wiki/词典加载-说明文档#user-content-加载新华词典)                 | chinese_word_dictionary_loader | 加载新华词典                                     |      |



### 6.实体识别(NER)算法辅助工具集



- [工具包 NER 数据规定说明](../../wiki/NER-说明文档#user-content-前言)



| 功能                                                                                                               | 函数                                                             | 描述                                                                          | 星级 |

| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | ---- |

| [抽取**货币金额实体**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-货币金额实体抽取)                                      | extract_money                                                    | 从文本中抽取出货币金额实体                                                    | ⭐    |

| [抽取**时间实体**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-时间实体抽取)                                              | extract_time                                                     | 从文本中抽取出时间实体                                                        | ⭐    |

| [基于**词典NER**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-基于词典-ner)                                               | LexiconNER                                                       | 依据指定的实体词典，前向最大匹配实体                                          | ⭐    |

| [**entity 转 tag**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-entity-转-tag)                                            | entity2tag                                                       | 将 json 格式实体转换为模型处理的 tag 序列                                     |      |

| [**tag 转 entity**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-tag-转-entity)                                            | tag2entity                                                       | 将模型处理的 tag 序列转换为 json 格式实体                                     |      |

| [**字** token 转**词** token](../../wiki/NER-说明文档#user-content-字-token-转词-token)                            | char2word                                                        | 将字符级别 token 转换为词汇级别 token                                         |      |

| [**词** token 转**字** token](../../wiki/NER-说明文档#user-content-词-token-转字-token)                            | word2char                                                        | 将词汇级别 token 转换为字符级别 token                                         |      |

| [比较标注与模型预测的**实体差异**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-比较-ner-标注实体与模型预测实体之间的差异) | entity_compare                                                   | 针对人工标注的实体，与模型预测出的实体结果<br>，做差异比对                    | ⭐    |

| [NER模型**预测加速**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-ner-模型预测加速)                                       | TokenSplitSentence<br>TokenBreakLongSentence<br>TokenBatchBucket | 对 NER 模型预测并行加速的方法                                                 | ⭐    |

| [**分割数据集**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-分割数据集)                                                  | analyse_dataset                                                  | 对 NER 标注语料，分为训练集、验证集、测试集，并给出各个子集的实体类型分布统计 | ⭐    |

| [实体**收集**](../../wiki/NER-说明文档#user-content-实体收集)                                                      | collect_dataset_entities                                         | 将标注语料中的实体收集起来，形成词典                                          |      |





### 7.文本分类



| 功能                                                                                           | 函数               | 描述                                                                                 | 星级 |

| ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------ | ---- |

| [朴素贝叶斯**分析类别词汇**](../../wiki/文本分类-说明文档#user-content-朴素贝叶斯分析类别词汇) | analyse_freq_words | 对文本分类的标注语料，做朴素贝叶斯词频分析，返回各类<br>文本的高条件概率词汇         | ⭐    |

| [**分割数据集**](../../wiki/文本分类-说明文档#user-content-分割数据集)                         | analyse_dataset    | 对文本分类的标注语料，切分为训练集、验证集、测试集，<br>并给出各个子集的分类分布统计 | ⭐    |





### 8.情感分析



| 功能                                                                                 | 函数             | 描述                                                  | 星级 |

| ------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------- | ----------------------------------------------------- | ---- |

| [基于**词典情感分析**](../../wiki/情感分析-说明文档#user-content-基于词典的情感分析) | LexiconSentiment | 依据人工构建的情感词典，计算文本的情感值，介于0~1之间 |      |



### 9.分词

| 功能                                                                 | 函数     | 描述                                          | 星级 |

| -------------------------------------------------------------------- | -------- | --------------------------------------------- | ---- |

| [**word 转 tag**](../../wiki/分词-说明文档#user-content-word-转-tag) | word2tag | 将 json 格式分词序列转换为模型处理的 tag 序列 |      |

| [**tag 转 word**](../../wiki/分词-说明文档#user-content-tag-转-word) | tag2word | 将模型处理的 tag 序列转换为 json 格式分词     |      |



### 初衷



- NLP 预处理与解析至关重要，且非常耗时。本 lib 能快速辅助完成各种琐碎的预处理、解析操作，加速开发进度，把有限的精力用在思考而非 code 上。

- 如有功能建议、bug，可通过 issue 按模板提出。

- 如感兴趣合作完善本工具包，请参考 **TODO.txt** 文件进行功能添加。



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