semvec/pypi-packages huggingface dataset:
kookey 1.0.3
This is an Extractor for keywords and synonyms with corpus which are composed of korean, english and special-characters.
Keywords: keyword_extractor,synonym_extractor,nlp,korean&english,korean&english&chracter

# Keyword Synonym Extractor
훌륭한 키워드 추출기들이 있지만, **영어, 한글, 특수문자가 혼용되고 특정 양식이나 HTML, 에러 로그 등 다양한 형식의 문장을 포함하는 corpus**에서 키워드, 동의어를 추출하는 데에 어려움이 있었습니다. 또한, 어떤 키워드 추출기들은 작은 사양의 컴퓨터에서 실행하기에는 어려움이 있었습니다. 따라서, 조금은 더 가볍고, 다양한 키워드를 추출할 수 있는 키워드, 동의어 추출기를 만들고자 했습니다.

이 패키지에는 아래와 같은 이론(또는 기술, 모델)이 적용되었습니다.
- 공통 : 형태소 분석
- 전처리 : 정규표현식, 문장 분리, 자카드 유사도
- 키워드 추출 : N-gram, PPMI, 동시등장빈도
- 동의어 추출 : FastText pre-training, fine-tuning, 코사인 유사도

*문장으로 학습한 단어 임베딩 모델을 fine-tuning을 통해 의미 있는 동의어를 추출해내고자 했으나, 이는 실험적인 기능입니다. 이 기능을 업그레이드 할 수 있는 아이디어는 언제나 환영입니다.*

## Quick Start
아래와 같은 방법으로 패키지를 이용해보실 수 있습니다. 더 자세한 기능은 test를 참고하십시오.

### Preprocessing
- 실행
``` python
preprocess = Preprocess()
result = preprocess.preprocess("안녕하세요. 반갑습니다. 성함이     어떻게 되세요?")
```
- 결과
``` python
["안녕하세요.", "반갑습니다.", "성함이 어떻게 되세요?"]
```

### Extracting Keywords
- 실행
``` python
sentences = [
    "오늘은 약 10-12도 맑음이니까 날씨가 좋아요.",
    "복합명사를 추출할 수 있는데, 이런게 복합이죠!.",
    "이번에 새로 들여온 설비의 이름은 built-in-982입니다.",
    "로그를 보니 ^$^&%&#@#$ 이렇게 적혀있네요."
]

keyword_extractor = KeywordExtractor(
    calculate_ppmi=True,
    save_characters=["-"], 
    save_morphs=["NNG", "SL", "SN", "OL", "NR"]
)

keywords = keyword_extractor.get_keyword_candidate(sentences)
```
- 결과
```
[('복합', 2, '1_gram'), ('오늘', 1, '1_gram'), ('10-12', 1, '1_gram'), ('날씨', 1, '1_gram'), ('명사', 1, '1_gram'), ('추출', 1, '1_gram'), ('이번', 1, '1_gram'), ('설비', 1, '1_gram'), ('이름', 1, '1_gram'), ('built-in', 1, '1_gram'), ('-982', 1, '1_gram'), ('로그', 1, '1_gram'), ('복합명사', 1, '2_gram'), ('built-in-982', 1, '2_gram'), ('built-in-982', 2.48, 'ppmi-2_gram'), ('복합명사', 1.79, 'ppmi-2_gram')]
```

### Extracting Synonym
- 실행
``` python
sentences = [
    "사과는 과일이다.", 
    "토마토는 과일이 아니다.", 
    "딸기는 과일이다."
]
eval_data = [
    ("딸기", "토마토", 1), 
    ("토마토", "사과", 1)
]
base_words = ["딸기"]
compare_words = ["토마토", "사과"]

synonym_extractor = SynonymExtractor(em_threshold=0)
candidate = synonym_extractor.get_keyword_candidate(
    sentences, 
    base_words, 
    compare_words
)
```
- 결과
```
[('딸기', '토마토', 0.652692), ('딸기', '사과', 0.652692)]
```
- 실행
``` python
train_data = [("사과", "딸기"), ("사과", "토마토")]
train_label = [1, 0]
test_data = [("딸기", "토마토")]
test_label = [0]

synonym_extractor = SynonymExtractor(tuning_mode=True, tune_threshold=0)
candidate = synonym_extractor.get_keyword_candidate(
    sentences, base_words, compare_words, 
    train_data, train_label, 
    test_data, test_label
)
```
- 결과
```
[]
```
libkget 0.1.1
Simple library to download files
Requires Python: >=3

# libkget

Simple python3 lib to download files from a url

## example:
```py
from libkget import kget

def main():
    url = "https://www.kalekale.ga/html/img/ritsu.png"
    kget(url).download()

if __name__ == "__main__":
    main()
```
twitch-chest-bot 0.9.3
Twitch bot for auto collection of chests
Requires Python: >=3.6

# Twitch chests bot

Bot for automatic collection of chests on twitch.

`python -m autochests_bot -h` show all available commands

In debug mode, you can view the area of the screen for processing and the location of the cursor click. These
parameters can be changed by passing arguments when starting the bot.
keyword-synonym-extractor-by-koo 0.0.1
This is an Extractor for keywords and synonyms with corpus which are composed of korean, english and special-characters.
Keywords: keyword_extractor,synonym_extractor,nlp,korean&english,korean&english&chracter

# Keyword Synonym Extractor
훌륭한 키워드 추출기들이 있지만, **영어, 한글, 특수문자가 혼용되고 특정 양식이나 HTML, 에러 로그 등 다양한 형식의 문장을 포함하는 corpus**에서 키워드, 동의어를 추출하는 데에 어려움이 있었습니다. 또한, 어떤 키워드 추출기들은 작은 사양의 컴퓨터에서 실행하기에는 어려움이 있었습니다. 따라서, 조금은 더 가볍고, 다양한 키워드를 추출할 수 있는 키워드, 동의어 추출기를 만들고자 했습니다.

이 패키지에는 아래와 같은 이론(또는 기술, 모델)이 적용되었습니다.
- 공통 : 형태소 분석
- 전처리 : 정규표현식, 문장 분리, 자카드 유사도
- 키워드 추출 : N-gram, PPMI, 동시등장빈도
- 동의어 추출 : FastText pre-training, fine-tuning, 코사인 유사도

*문장으로 학습한 단어 임베딩 모델을 fine-tuning을 통해 의미 있는 동의어를 추출해내고자 했으나, 이는 실험적인 기능입니다. 이 기능을 업그레이드 할 수 있는 아이디어는 언제나 환영입니다.*

## Quick Start
아래와 같은 방법으로 패키지를 이용해보실 수 있습니다. 더 자세한 기능은 test를 참고하십시오.

### Preprocessing
- 실행
``` python
preprocess = Preprocess()
result = preprocess.preprocess("안녕하세요. 반갑습니다. 성함이     어떻게 되세요?")
```
- 결과
``` python
["안녕하세요.", "반갑습니다.", "성함이 어떻게 되세요?"]
```

### Extracting Keywords
- 실행
``` python
sentences = [
    "오늘은 약 10-12도 맑음이니까 날씨가 좋아요.",
    "복합명사를 추출할 수 있는데, 이런게 복합이죠!.",
    "이번에 새로 들여온 설비의 이름은 built-in-982입니다.",
    "로그를 보니 ^$^&%&#@#$ 이렇게 적혀있네요."
]

keyword_extractor = KeywordExtractor(
    calculate_ppmi=True,
    save_characters=["-"], 
    save_morphs=["NNG", "SL", "SN", "OL", "NR"]
)

keywords = keyword_extractor.get_keyword_candidate(sentences)
```
- 결과
```
[('복합', 2, '1_gram'), ('오늘', 1, '1_gram'), ('10-12', 1, '1_gram'), ('날씨', 1, '1_gram'), ('명사', 1, '1_gram'), ('추출', 1, '1_gram'), ('이번', 1, '1_gram'), ('설비', 1, '1_gram'), ('이름', 1, '1_gram'), ('built-in', 1, '1_gram'), ('-982', 1, '1_gram'), ('로그', 1, '1_gram'), ('복합명사', 1, '2_gram'), ('built-in-982', 1, '2_gram'), ('built-in-982', 2.48, 'ppmi-2_gram'), ('복합명사', 1.79, 'ppmi-2_gram')]
```

### Extracting Synonym
- 실행
``` python
sentences = [
    "사과는 과일이다.", 
    "토마토는 과일이 아니다.", 
    "딸기는 과일이다."
]
eval_data = [
    ("딸기", "토마토", 1), 
    ("토마토", "사과", 1)
]
base_words = ["딸기"]
compare_words = ["토마토", "사과"]

synonym_extractor = SynonymExtractor(em_threshold=0)
candidate = synonym_extractor.get_keyword_candidate(
    sentences, 
    base_words, 
    compare_words
)
```
- 결과
```
[('딸기', '토마토', 0.652692), ('딸기', '사과', 0.652692)]
```
- 실행
``` python
train_data = [("사과", "딸기"), ("사과", "토마토")]
train_label = [1, 0]
test_data = [("딸기", "토마토")]
test_label = [0]

synonym_extractor = SynonymExtractor(tuning_mode=True, tune_threshold=0)
candidate = synonym_extractor.get_keyword_candidate(
    sentences, base_words, compare_words, 
    train_data, train_label, 
    test_data, test_label
)
```
- 결과
```
[]
```
xgp-reccomender 2.0.1
App searches for avaiable Xbox Game Pass games and helps to choose what to play next.
Requires Python: >=3.5, <4

# xgp-reccomender
App searches for avaiable Xbox Game Pass games and helps to choose what to play based on Metacritics and your ratings.

## Instalation
> pip3 install xgp-reccomender

## Usage
> xgp-reccomender

Rating games is done via [rated_games](rated_games). 1 is for liked games and -1 is the opposite. You can type whatever integer you want, but I reccomend to stick with -1, 1 values.

## Output
The script output is [game_ranking.html](game_ranking.html). There is also simple css file written for better visualizing.
revseqs 0.0.1
Revert sequences to consensus
Requires Python: >=3.6

# Revert Sequences to Consensus Ignoring Variants

This is a command line utility to single out mutations detected in a VCF file and reverts all other locations in the sequence to the consensus

# Usage

```python
python revseqs --input <input file> --vcf <vcf file> > <output_file>
```

run `python revseqs -h` for more options

Writes to standard output

# Installation

## Requirements
`pysam` `numpy` `pandas`