xmnlp: 一款开箱即用的开源中文自然语言处理工具包
XMNLP: An out-of-the-box Chinese Natural Language Processing Toolkit
- 中文词法分析 (RoBERTa + CRF finetune)
- 分词
- 词性标注
- 命名体识别
- 支持自定义字典
- 中文拼写检查 (Detector + Corrector SpellCheck)
- 文本摘要 & 关键词提取 (Textrank)
- 情感分析 (RoBERTa finetune)
- 文本转拼音 (Trie)
- 汉字偏旁部首 (HashMap)
- 句子表征及相似度计算
安装最新版 xmnlp
pip install -U xmnlp
国内用户可以加一下 index-url
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U xmnlp安装完包之后，还需要下载模型权重才可正常使用
请下载 xmnlp 对应版本的模型，如果不清楚 xmnlp 的版本，可以执行python -c 'import xmnlp; print(xmnlp.__version__)' 查看版本
| 模型名称 | 适用版本 | 下载地址 |
|---|---|---|
| xmnlp-onnx-models-v5.zip | v0.5.0, v0.5.1, v0.5.2, v0.5.3 | 飞书 [IGHI] | 百度网盘 [l9id] |
| xmnlp-onnx-models-v4.zip | v0.4.0 | 飞书 [DKLa] | 百度网盘 [j1qi] |
| xmnlp-onnx-models-v3.zip | v0.3.2, v0.3.3 | 飞书 [o4bA] | 百度网盘 [9g7e] |
下载模型后需要设置模型路径 xmnlp 才可以正常运行。提供两种配置方式
方式 1：配置环境变量（推荐）
下载好的模型解压后，可以设置环境变量指定模型地址。以 Linux 系统为例，设置如下
export XMNLP_MODEL=/path/to/xmnlp-models方式 2：通过函数设置
在调用 xmnlp 前设置模型地址，如下
import xmnlp
xmnlp.set_model('/path/to/xmnlp-models')
* 上述 /path/to/ 只是占位用的，配置时请替换成模型真实的目录地址。
中文分词（默认），基于逆向最大匹配来分词，采用 RoBERTa + CRF 来进行新词识别。
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 列表，分词后的结果
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """xmnlp 是一款开箱即用的轻量级中文自然语言处理工具🔧。"""
>>> print(xmnlp.seg(text))
['xmnlp', '是', '一款', '开箱', '即用', '的', '轻量级', '中文', '自然语言', '处理', '工具', '🔧', '。']
基于逆向最大匹配来分词，不包含新词识别，速度较快。
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 列表，分词后的结果
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """xmnlp 是一款开箱即用的轻量级中文自然语言处理工具🔧。"""
>>> print(xmnlp.seg(text))
['xmnlp', '是', '一款', '开箱', '即', '用', '的', '轻量级', '中文', '自然语言', '处理', '工具', '🔧', '。']
基于 RoBERTa + CRF 模型，速度较慢。当前深度接口只支持简体中文，不支持繁体。
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 列表，分词后的结果
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """xmnlp 是一款开箱即用的轻量级中文自然语言处理工具🔧。"""
>>> print(xmnlp.deep_seg(text))
['xmnlp', '是', '一款', '开箱', '即用', '的', '轻', '量级', '中文', '自然', '语言', '处理', '工具', '🔧', '。']
词性标注。
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 词和词性元组组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """xmnlp 是一款开箱即用的轻量级中文自然语言处理工具🔧。"""
>>> print(xmnlp.tag(text))
[('xmnlp', 'eng'), ('是', 'v'), ('一款', 'm'), ('开箱', 'n'), ('即用', 'v'), ('的', 'u'), ('轻量级', 'b'), ('中文', 'nz'), ('自然语言', 'l'), ('处理', 'v'), ('工具', 'n'), ('🔧', 'x'), ('。', 'x')]
基于逆向最大匹配，不包含新词识别，速度较快。
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 词和词性元组组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """xmnlp 是一款开箱即用的轻量级中文自然语言处理工具🔧。"""
>>> print(xmnlp.fast_tag(text))
[('xmnlp', 'eng'), ('是', 'v'), ('一款', 'm'), ('开箱', 'n'), ('即', 'v'), ('用', 'p'), ('的', 'uj'), ('轻量级', 'b'), ('中文', 'nz'), ('自然语言', 'l'), ('处理', 'v'), ('工具', 'n'), ('🔧', 'x'), ('。', 'x')]
基于 RoBERTa + CRF 模型，速度较慢。当前深度接口只支持简体中文，不支持繁体。
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 词和词性元组组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """xmnlp 是一款开箱即用的轻量级中文自然语言处理工具🔧。"""
>>> print(xmnlp.deep_tag(text))
[('xmnlp', 'x'), ('是', 'v'), ('一款', 'm'), ('开箱', 'v'), ('即用', 'v'), ('的', 'u'), ('轻', 'nz'), ('量级', 'b'), ('中文', 'nz'), ('自然', 'n'), ('语言', 'n'), ('处理', 'v'), ('工具', 'n'), ('🔧', 'w'), ('。', 'w')]支持用户自定义字典，字典格式为
词1 词性1
词2 词性2
也兼容 jieba 分词的字典格式
词1 词频1 词性1
词2 词频2 词性2
注：上述行内的间隔符为空格
使用示例：
from xmnlp.lexical.tokenization import Tokenization
# 定义 tokenizer
# detect_new_word 定义是否识别新词，默认 True， 设为 False 时速度会更快
tokenizer = Tokenization(user_dict_path, detect_new_word=True)
# 分词
tokenizer.seg(texts)
# 词性标注
tokenizer.tag(texts)
命名体识别，支持识别的实体类型为：
- TIME：时间
- LOCATION：地点
- PERSON：人物
- JOB：职业
- ORGANIZAIRION：机构
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 实体、实体类型、实体起始位置和实体结尾位置组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = "现任美国总统是拜登。"
>>> print(xmnlp.ner(text))
[('美国', 'LOCATION', 2, 4), ('总统', 'JOB', 4, 6), ('拜登', 'PERSON', 7, 9)]xmnlp.keyword(text: str, k: int = 10, stopword: bool = True, allowPOS: Optional[List[str]] = None) -> List[Tuple[str, float]]
从文本中提取关键词，基于 Textrank 算法。
参数：
- text：文本输入
- k：返回关键词的个数
- stopword：是否去除停用词
- allowPOS：配置允许的词性
结果返回：
- 由关键词和权重组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """自然语言处理: 是人工智能和语言学领域的分支学科。
...: 在这此领域中探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的
...: 语言。
...: 自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化
...: 为计算机程序更易于处理的形式。"""
>>> print(xmnlp.keyword(text))
[('自然语言', 2.3000579596585897), ('语言', 1.4734141257937314), ('计算机', 1.3747500999598312), ('转化', 1.2687686226652466), ('系统', 1.1171384775870152), ('领域', 1.0970728069617324), ('人类', 1.0192131829490039), ('生成', 1.0075197087342542), ('认知', 0.9327188339671753), ('指', 0.9218423928455112)]
从文本中提取关键句，基于 Textrank 算法。
参数：
- text：文本输入
- k：返回关键词的个数
- stopword：是否去除停用词
结果返回：
- 由关键词和权重组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = """自然语言处理: 是人工智能和语言学领域的分支学科。
...: 在这此领域中探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的
...: 语言。
...: 自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化
...: 为计算机程序更易于处理的形式。"""
>>> print(xmnlp.keyphrase(text, k=2))
['自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式', '自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言']
情感识别，基于电商评论语料训练，适用于电商场景下的情感识别。
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 元组，格式为：[负向情感概率，正向情感概率]
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = "这本书真不错，下次还要买"
>>> print(xmnlp.sentiment(text))
(0.02727833203971386, 0.9727216958999634)
文本转拼音
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 拼音组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = "自然语言处理"
>>> print(xmnlp.pinyin(text))
['Zi', 'ran', 'yu', 'yan', 'chu', 'li']
提取文本部首
参数：
- text：输入文本
结果返回：
- 部首组成的列表
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = "自然语言处理"
>>> print(xmnlp.radical(text))
['自', '灬', '讠', '言', '夂', '王']xmnlp.checker(text: str, suggest: bool = True, k: int = 5, max_k: int = 200) -> Union[ List[Tuple[int, str]], Dict[Tuple[int, str], List[Tuple[str, float]]]]:
文本纠错
参数：
- text：输入文本
- suggest：是否返回建议词
- k：返回建议词的个数
- max_k：拼音搜索最大次数（建议保持默认值）
结果返回：
- suggest 为 False 时返回 (错词下标，错词) 列表；suggest 为 True 时返回字典，字典键为(错词下标，错词) 列表，值为建议词以及权重列表。
示例：
>>> import xmnlp
>>> text = "不能适应体育专业选拔人材的要求"
>>> print(xmnlp.checker(text))
{(11, '材'): [('才', 1.58528071641922), ('材', 1.0009655653266236), ('裁', 1.0000178480604518), ('员', 0.35814568400382996), ('士', 0.011077565141022205)]}SentenceVector 初始化函数
- model_dir: 模型保存地址，默认加载 xmnlp 提供的模型权重
- genre: 内容类型，目前支持 ['通用', '金融', '国际'] 三种
- max_length: 输入文本的最大长度，默认 512
以下是 SentenceVector 的三个成员函数
xmnlp.sv.SentenceVector.similarity(self, x: Union[str, np.ndarray], y: Union[str, np.ndarray]) -> float
xmnlp.sv.SentenceVector.most_similar(self, query: str, docs: List[str], k: int = 1, **kwargs) -> List[Tuple[str, float]]
- query: 查询内容
- docs: 文档列表
- k: 返回 topk 相似文本
- kwargs: KDTree 的参数，详见 sklearn.neighbors.KDTree
使用示例
import numpy as np
from xmnlp.sv import SentenceVector
query = '我想买手机'
docs = [
'我想买苹果手机',
'我喜欢吃苹果'
]
sv = SentenceVector(genre='通用')
for doc in docs:
print('doc:', doc)
print('similarity:', sv.similarity(query, doc))
print('most similar doc:', sv.most_similar(query, docs))
print('query representation shape:', sv.transform(query).shape)输出
doc: 我想买苹果手机
similarity: 0.68668646
doc: 我喜欢吃苹果
similarity: 0.3020076
most similar doc: [('我想买苹果手机', 16.255546509314417)]
query representation shape: (312,)
新版本不再提供对应的并行处理接口，需要使用 xmnlp.utils.parallel_handler 来定义并行处理接口。
接口如下：
xmnlp.utils.parallel_handler(callback: Callable, texts: List[str], n_jobs: int = 2, **kwargs) -> Generator[List[Any], None, None]使用示例：
from functools import partial
import xmnlp
from xmnlp.utils import parallel_handler
seg_parallel = partial(parallel_handler, xmnlp.seg)
print(seg_parallel(texts))
期待更多小伙伴的 contributions，一起打造一款简单易用的中文 NLP 工具
@misc{
xmnlp,
title={XMNLP: A Lightweight Chinese Natural Language Processing Toolkit},
author={Xianming Li},
year={2018},
publisher={GitHub},
howpublished={\url{https://github.com/SeanLee97/xmnlp}},
}
本人致力于 NLP 研究和落地，方向包括：信息抽取，情感分类等。
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本项目采用的数据主要有：
- 词法分析，文本纠错：人民日报语料
- 情感识别：ChineseNlpCorpus
大部分模型基于 LangML 搭建
