FoolNLTK — 简单好用的中文NLP工具包

FoolNLTK — 作者号称“可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词”。

这个开源工具包基于 BiLSTM模型 训练而成，功能包含分词，词性标注，实体识别。并支持用户自定义词典，可训练自己的模型及批量处理文本。

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。

如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda： Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda ，它内置了Python和pip.

此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点： Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南 。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 ：

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。

2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install foolnltk

2.使用说明

2.1 分词功能

通过 fool.cut 函数，能够实现分词功能：

import fool

text = "一个傻子在北京"
print(fool.cut(text))
# ['一个', '傻子', '在', '北京']

命令行针对文件进行分词操作：

python -m fool [filename]

2.2 用户自定义词典

词典格式格式如下，词的权重越高，词的长度越长就越越可能出现，权重值请大于1：

难受香菇 10
什么鬼 10
分词工具 10
北京 10
北京天安门 10

加载词典：

import fool
fool.load_userdict(path) # path 为词典路径
text = ["我在北京天安门看你难受香菇", "我在北京晒太阳你在非洲看雪"]
print(fool.cut(text))
#[['我', '在', '北京', '天安门', '看', '你', '难受', '香菇'],
# ['我', '在', '北京', '晒太阳', '你', '在', '非洲', '看', '雪']]

删除词典：

fool.delete_userdict()

2.3 词性标注

词性标注只需要使用 pos_cut 函数，生成的数组结果中，第一个维度是对应字符串的识别结果。第二个维度是分词后的每个词语及对应的词性。

import fool

text = ["一个傻子在北京"]
print(fool.pos_cut(text))
#[[('一个', 'm'), ('傻子', 'n'), ('在', 'p'), ('北京', 'ns')]]

2.4 实体识别

实体识别的结果元素中，第一二个元素是关键词的起始坐标和结束坐标，第三个元素是实体类别，最后一个元素是实体关键词。

import fool 

text = ["一个傻子在北京","你好啊"]
words, ners = fool.analysis(text)
print(ners)
#[[(5, 8, 'location', '北京')]]

3.定制自己的模型

你可以在 linux 的 Python3 环境定制自己的模型。

git clone https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK.git
cd FoolNLTK/train

1. 训练。 模型训练 data_dir 存放训练数据格式如 datasets/demo 下。下载与训练的模型,我这里是将下载的模型软链接到 pretrainmodel 下

python ./train_bert_ner.py --data_dir=data/bid_train_data \
  --bert_config_file=./pretrainmodel/bert_config.json \
  --init_checkpoint=./pretrainmodel/bert_model.ckpt \
  --vocab_file=./pretrainmodel/vocab.txt \
  --output_dir=./output/all_bid_result_dir/ --do_train

2. 导出模型 。模型导出 predict 同时指定 do_export 就能导出 pb 格式的模型，用于部署:

python ./train_bert_ner.py --data_dir=data/bid_train_data \
  --bert_config_file=./pretrainmodel/bert_config.json \
  --init_checkpoint=./pretrainmodel/bert_model.ckpt \
  --vocab_file=vocab.txt \
  --output_dir=./output/all_bid_result_dir/ --do_predict --do_export

3. 预测 。在 bert_predict.py 中指定下面三个参数就能加载训练好的模型完成预测:

VOCAB_FILE = './pretrainmodel/vocab.txt'
LABEL_FILE = './output/label2id.pkl'
EXPORT_PATH = './export_models/1581318324'

如果你有兴趣构建自己的模型，并且还有一些构建的疑惑，你可以在这里看到详细的说明文档：

https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK/blob/master/train/README.md