semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mfdata 0.1.dev0
Database for macro-finance research.
License: MIT

mfdata: Database for macro-finance research

"mfdata" is a Python package designed for economic researchers to conveniently collect and navigate in macroeconomic and financial datasets. The package enables easy access to Federal Reserve Economic Database (FRED) through "fredapi" and can parse the Federal Resere Board H.8 table into a well-formatted database. Users have to obtain their own FRED api key in order to properly use this package. The project is ongoing and please come back for updates!
chunk-segmentor 1.1.0
Segmentor with Noun Pharses
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# Chunk分词器使用指南

环境依赖：python 3.6 (暂时只支持python3)

## 主要功能

1. 能够输出名词短语
2. 支持词性输出，名词短语词性为np
3. 支持名词短语以限定词+中心词的形式输出

>不可分割的名词短语是不存在限定词+中心词的形式的，如“机器学习”，而“经典机器学习算法”可拆解为“经典_机器学习_算法”

## Step 1 安装软件包

推荐新建一个python的虚拟环境（可跳过）

```bash
conda create --name chunk_seg python=3.6.5
```

### pip安装

```bash
pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git
pip install chunk-segmentor
```

### 手动安装

```bash
git clone https://github.com/stevewyl/chunk_segmentor
cd chunk_segmentor
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
```

### 额外安装
```bash
# 若你的机器安装有GPU，利用GPU加速预测速度
pip install tensorflow-gpu==1.9.0
```
### 安装错误
1. ImportError: cannot import name 'normalize_data_format'
```bash
pip install -U keras
```

## Step 2 如何使用

* 第一次import的时候，会自动下载模型和字典数据  
* 支持单句和多句文本的输入格式，建议以列表的形式传入分词器

```python
from chunk_segmentor import Chunk_Segmentor
cutter = Chunk_Segmentor()
s = '这是一个能够输出名词短语的分词器，欢迎试用！'
res = [item for item in cutter.cut([s] * 10000)] # 1080ti上耗时12s

# 提供两个版本，accurate为精确版，fast为快速版但召回会降低一些，默认精确版
cutter = Chunk_Segmentor(mode='accurate')
cutter = Chunk_Segmentor(mode='fast')
# 限定词+中心词的形式, 默认开启
cutter.cut(s, qualifier=False)
# 是否输出词性， 默认开启
cutter.cut(s, pos=False)

# 输出格式（词列表，词性列表，chunk集合）
[
    (
        ['这', '是', '一个', '能够', '输出', '名词_短语', '的', '分词器', ',', '欢迎', '试用', '!'],
        ['rzv', 'vshi', 'mq', 'v', 'vn', 'np', 'ude1', 'np', 'w', 'v', 'v', 'w'],
        ['分词器', '名词_短语']
    )
    ...
]
```

## Step 3 后续更新

若存在新的模型和字典数据，会提示你是否需要更新

## To-Do Lists

1. 提升限定词和名词短语的准确性 ---> 新的模型
2. char模型存在GPU调用内存溢出的问题 ---> 使用cnn提取Nchar信息来代替embedding的方式，缩小模型规模
3. 自定义字典，支持不同粒度的切分
4. 多进程模型加载和预测