功能主要包括：文本清洗，去除HTML标签、异常字符、冗余字符，转换全角字母、数字、空格为半角，抽取及删除E-mail及域名、电话号码、QQ号、括号内容、身份证号、IP地址、URL超链接、货币金额与单位，解析身份证号信息、手机号码归属地、座机区号归属地，按行快速读写文件，（多功能）停用词过滤，（优化的）分句，地址解析，新闻地域识别，繁简体转换，汉字转拼音，汉字偏旁、字形、四角编码拆解，基于词典的情感分析，色情数据过滤，反动数据过滤，关键短语抽取，成语词典、歇后语词典、新华字典、新华词典、停用词典、**地名词典、世界地名词典，基于词典的NER，NER的字、词级别转换，NER的entity和tag格式转换，NER模型的预测阶段加速并行工具集，NER标注和模型预测的结果差异对比，NER标注数据集分割与统计，文本分类标注数据集的分割与统计，回译数据增强。
回译数据增强：采用各大厂的机器翻译 API，实现文本数据增强
>>> import jionlp as jio
>>> xunfei_api = jio.XunfeiApi(
[{"appid": "5f5846b1",
"api_key": "52465bb3de9a258379e6909c4b1f2b4b",
"secret": "b21fdc62a7ed0e287f31cdc4bf4ab9a3"}])
>>> google_api = jio.GoogleApi()
>>> baidu_api = jio.BaiduApi(
[{'appid': '20200618000498778',
'secretKey': 'raHalLakgYitNuzGOoB2'}, # 错误的密钥
{'appid': '20200618000498778',
'secretKey': 'raHalLakgYitNuzGOoBZ'}], gap_time=0.5)
>>> apis = [baidu_api, google_api, xunfei_api]
>>> back_trans = jio.BackTranslation(mt_apis=apis)
>>> text = '饿了么凌晨发文将推出新功能，用户可选择是否愿意多等外卖员 5 分钟，你愿意多等这 5 分钟吗？'
>>> result = back_trans(text)
>>> print(result)
# ['饿了么将在凌晨推出一项新功能。用户可以选择是否愿意额外等待外卖人员5分钟。您想多等5分钟吗？',
# '《饿了么》将在凌晨推出一档新节目。用户可以选择是否愿意等待餐饮人员多花5分钟。您愿意再等五分钟吗？',
# 'Ele.me将在早晨的最初几个小时启动一个新的功能。用户可以选择是否准备好再等5分钟。你不想再等五分钟吗？',
# 'Eleme将在清晨推出新的功能。用户可以选择是否愿意再等5分钟工作人员。你想再等五分钟吗？']
- python>=3.6
$ git clone https://github.com/dongrixinyu/JioNLP
$ cd ./JioNLP
$ pip install .
- 导入工具包，查看工具包的主要功能
>>> import jionlp as jio
>>> dir(jio)
>>> dir(jio.ner)
| 功能 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 抽取 E-mail | extract_email | 抽取文本中的 E-mail，返回位置与域名 |
| 抽取 金额 | extract_money | 抽取文本中的金额，并将其以数字 + 单位标准形式输出 |
| 抽取电话号码 | extract_phone_number | 抽取电话号码(含手机、座机)，返回域名、类型与位置 |
| 抽取**身份证 ID | extract_id_card | 抽取身份证 ID，配合 jio.parse_id_card 返回身份证的 详细信息(省市县、出生日期、性别、校验码) |
| 抽取 QQ 号 | extract_qq | 抽取 QQ 号，分为严格规则和宽松规则 |
| 抽取 URL | extract_url | 抽取 URL 超链接 |
| 抽取 IP地址 | extract_ip_address | 抽取 IP 地址 |
| 抽取括号中的内容 | extract_parentheses | 抽取括号内容，包括 {}「」[]【】()（）<>《》 |
| 清洗文本 | clean_text | 去除文本中的异常字符、冗余字符、HTML标签、括号信息、 URL、E-mail、电话号码，全角字母数字转换为半角 |
| 删除 E-mail | remove_email | 删除文本中的 E-mail 信息 |
| 删除 URL | remove_url | 删除文本中的 URL 信息 |
| 删除 电话号码 | remove_phone_number | 删除文本中的电话号码 |
| 删除 IP地址 | remove_ip_address | 删除文本中的 IP 地址 |
| 删除 身份证号 | remove_id_card | 删除文本中的身份证信息 |
| 删除 QQ | remove_qq | 删除文本中的 qq 号 |
| 删除 HTML标签 | remove_html_tag | 删除文本中残留的 HTML 标签 |
| 删除括号中的内容 | remove_parentheses | 删除括号内容，包括 {}「」[]【】()（）<>《》 |
| 删除异常字符 | remove_exception_char | 删除文本中异常字符，主要保留汉字、常用的标点， 单位计算符号，字母数字等。 |
| 功能 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 按行读取文件 | read_file_by_iter | 以迭代器形式方便按行读取文件，节省内存，支持指定行数， 跳过空行 |
| 按行读取文件 | read_file_by_line | 按行读取文件，支持指定行数，跳过空行 |
| 将 list 中元素按行写入文件 | write_file_by_line | 将 list 中元素按行写入文件 |
| 功能 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 关键短语抽取 | extract_keyphrase | 给定一篇文本，抽取其对应关键短语 |
| 回译数据增强 | BackTranslation | 给定一篇文本，采用各大厂云平台的机器翻译接口，实现数据增强 |
| 停用词过滤 | remove_stopwords | 给定一个文本被分词后的词 list，去除其中的停用词 |
| 分句 | split_sentence | 对文本按标点分句。 |
| 地址解析 | parse_location | 给定一个包含国内地址字符串，识别其中的省、市、县等信息 |
| 新闻地名识别 | recognize_location | 给定新闻文本，识别其中的国内省、市、县，国外国家、城市等信息 |
| 身份证号解析 | parse_id_card | 给定一个身份证号，识别对应的省、市、县、出生年月、 性别、校验码等信息 |
| 色情数据过滤 | ||
| 反动数据过滤 | ||
| 繁体转简体 | tra2sim | 繁体转简体，支持逐字转与最大匹配两种模式 |
| 简体转繁体 | sim2tra | 简体转繁体，支持逐字转与最大匹配两种模式 |
| 汉字转拼音 | pinyin | 找出中文文本对应的汉语拼音，并可返回声母、韵母、声调 |
| 汉字转偏旁与字形 | char_radical | 找出中文文本对应的汉字字形结构信息，包括偏旁部首(“河”氵)、 字形结构(“河”左右结构)、四角编码(“河”31120)、 汉字拆解(“河”水可) |
| 功能 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 成语词典 | chinese_idiom_loader | 加载成语词典 |
| 歇后语词典 | xiehouyu_loader | 加载歇后语词典 |
| **地名词典 | china_location_loader | 加载**省、市、县三级词典 |
| 世界地名词典 | world_location_loader | 加载世界大洲、国家、城市词典 |
| 新华字典 | chinese_char_dictionary_loader | 加载新华字典 |
| 新华词典 | chinese_word_dictionary_loader | 加载新华词典 |
| 功能 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 基于词典NER | LexiconNER | 依据指定的实体词典，前向最大匹配实体 |
| entity 转 tag | entity2tag | 将 json 格式实体转换为模型处理的 tag 序列 |
| tag 转 entity | tag2entity | 将模型处理的 tag 序列转换为 json 格式实体 |
| 字 token 转词 token | char2word | 将字符级别 token 转换为词汇级别 token |
| 词 token 转字 token | word2char | 将词汇级别 token 转换为字符级别 token |
| 比较标注与模型预测的实体差异 | entity_compare | 针对人工标注的实体，与模型预测出的实体结果 ，做差异比对 |
| NER模型预测加速 | TokenSplitSentence TokenBreakLongSentence TokenBatchBucket |
对 NER 模型预测并行加速的方法 |
| 分割数据集 | analyse_dataset | 对 NER 标注语料，分为训练集、验证集、测试集，并给出各个子集的实体类型分布统计 |
| 功能 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 朴素贝叶斯分析类别词汇 | analyse_freq_words | 对文本分类的标注语料，做朴素贝叶斯词频分析，返回各类 文本的高条件概率词汇 |
| 分割数据集 | analyse_dataset | 对文本分类的标注语料，切分为训练集、验证集、测试集， 并给出各个子集的分类分布统计 |
| 功能 | 函数 | 描述 |
|---|---|---|
| 基于词典情感分析 | LexiconSentiment | 依据人工构建的情感词典，计算文本的情感值，介于0~1之间 |
- NLP 开发一个模型，并不仅仅是标注数据、训练模型、进而上线这么简单。其中涉及到数据分析、数据预处理、矫正标注数据、加速模型并行、想尽办法提升模型稳定性等等方面。抛开论文中千奇百怪的模型，如何快速完成上述的任务，才是非常依赖工程师经验的。因此，想开发这个工具包，能够快速辅助工程师完成各种琐碎的操作，加速开发进度，把有限的精力用在思考而非 code 上。
