Metadata-Version: 1.0
Name: nlutools
Version: 1.11.0
Summary: introduction information for nlu tools
Home-page: https://github.com
Author: LH19880520
Author-email: huan.liu@ifchange.com
License: ifchange
Description-Content-Type: text/markdown
Description: # NLUTOOLS：  NLU 工具包
        
        nlutools 是一系列模型与算法的nlu工具包，提供以下功能：
              1. 切词
              2. 切句
              3. 词向量
              4. 句向量
              5. 语言模型
              6. 实体
          
          >1. 切词
          -
            切词工具提供八种模式，接口函数：```cut（text, mode, pos, cut_all）```,其中```text```为要切词的原始文本；```mode```为分词模式，可选值为字符串类型```'fast', 'accurate'```；
            ```pos```为词性保留选项，可选值为```True、False```，其值为```True```则保留词性，反之则不保留词性； ```cut_all```为切词粒度控制，可选值为```True、False```，其值为```False```则保留不可切分的名词短语，为```True```则不保留。
            
            调用方式为：
            ```
             from nlutools import tools as nlu
             nlu.cut('这是一个能够输出名词短语的分词器，欢迎试用！',mode='fast',pos=True,cut_all=False)
            ```
            
            返回结果：
            ```
            {
                'np': ['名词_短语', '分词器'], 
                'text': '这是一个能够输出名词短语的分词器，欢迎试用！', 
                'items': ['这', '是', '一个', '能够', '输出', '名词', '短语', '的', '分词器', ',', '欢迎', '试用', '!'], 
                'pos': ['r', 'v', 'm', 'v', 'v', 'np', 'np', 'uj', 'np', 'x', 'v', 'vn', 'x']
            }
            ```
          >2. 切句
          - 
            切句工具提供两种模式，接口函数：```getSubSentences(text,mode)```,其中```text```为要切句发原始文本；```mode```为切句模式，可选值为```0、1```，为```0```表示快速模式（规则分句），为```1```则表示精确模式（句法分句）。
            
            调用方式：
            ```
            from nlutools import tools as nlu
            nlu.getSubsentences('我喜欢在春天去观赏桃花，在夏天去欣赏荷花，在秋天去观赏红叶，但更喜欢在冬天去欣赏雪景。',mode=1)
            ```
        
            返回结果
            ```
            ['我喜欢在春天去观赏桃花', '在夏天去欣赏荷花 在秋天去观赏红叶', '但更喜欢在冬天去欣赏雪景']
            ```
          
          >3. 词向量
          -
            词向量工具提供以下功能：
            1. 获得nlu小组词向量文件，可以根据版本号获取，目前版本号包括：v1.0;默认是下载最新版。获取方式如下：
               ```
               from nlutools import tools as nlu
               nlu.getW2VFile('v1.0','/local/path/')
               ```
            2. 获取到的文件夹下面包含两个文件，一个是词向量文件，一个是字向量文件
            3. 若不想下载词向量文件，可以直接使用一下方式获得词向量：
               ```
               待补充
               ```
          
          >4. 句向量
          -
            ```
            待补充
            ```
            
          >5. 语言模型
          -
            ```
            待补充
            ```
            
          >6. 实体
          -
            ```
            待补充
            ```
        
        
Platform: UNKNOWN
