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JioNLP 是一个面向 NLP 开发者的工具包，提供 NLP 任务预处理、解析功能，准确、高效、零使用门槛。请下拉本网页，查阅具体功能信息，并按 Ctrl+F 进行搜索。JioNLP在线版 可快速试用部分功能。关注同名微信公众号 JioNLP 可获取最新的 NLP 资讯，数据资源。
2023-07-03 添加清洗 html 文本
- 对于爬虫 html 格式文本的统一化清洗方法，得到的文本数据可用于语言模型预训练。
- 当然，由于不同网页 html 文本差异极大，针对特定数据还需要特殊的清洗方法，需要在本方法基础上进一步修正和改进。
>>> import jionlp as jio
>>> html_text = '<html><body>....</body></html>'
>>> res = jio.clean_html(html_text)
>>> print(res)
2023-05-01 添加大语言模型 LLM 评测数据集
- LLM 各个厂家都在做自研，都声称对标 ChatGPT，那就出一份数据集，测试一下各家模型效果究竟如何？
- 主要针对中文，覆盖语言模型能力的各个方面。
- 评测结果可关注公众号JioNLP，查阅具体各家评测截图pdf。
>>> import jionlp as jio
>>> llm_test = jio.llm_test_dataset_loader()
>>> print(llm_test[15])
2023-02-21 添加 Byte-level BPE 算法Byte-level BPE
- 基于字节的 BPE 算法，适用于多语言token编码，目前仅实现了 Byte-level BPE 算法中 Byte-level 部分
>>> import jionlp as jio
>>> res = jio.bpe.byte_level_bpe.encode('メトロ')
>>> res = jio.bpe.byte_level_bpe.decode('ãĥ¡ãĥĪdsãĥŃ')
# 'メトdsロ'
>>> res = jio.bpe.byte_level_bpe.decode('ãĥ¡ãĥĪãdsĥŃ')
# 'メト�ds��'
2022-11-28 更新 正则判断类函数族
>>> import jionlp as jio
>>> print(jio.check_any_chinese_char('【新华社消息】（北京时间）从昨天...'))
# True
- python>=3.6 github 版本略领先于 pip
$ git clone https://github.com/dongrixinyu/JioNLP
$ cd ./JioNLP
$ pip install .
- pip 安装
$ pip install jionlp
- 导入工具包，查看工具包的主要功能与函数注释
>>> import jionlp as jio
>>> print(jio.__version__) # 查看 jionlp 的版本
>>> jio.help() # 输入关键词搜索工具包是否包含某功能，如输入“回译”
>>> dir(jio)
>>> print(jio.extract_parentheses.__doc__)
- 在 Linux 系统，可使用以下命令做搜索：
$ jio_help
- 星级⭐代表优质特色功能
| 功能 | 函数 | 描述 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 查找帮助 | help | 若不知道 JioNLP 有哪些功能，可根据命令行提示键入若干关键词做搜索 | |
| 车牌号解析 | parse_motor_vehicle_licence_plate | 给定一个车牌号，对其进行解析 | ⭐ |
| 时间语义解析 | parse_time | 给定时间文本，解析其时间语义（时间戳、时长）等 | ⭐ |
| 关键短语抽取 | extract_keyphrase | 给定一篇文本，抽取其对应关键短语 | ⭐ |
| 抽取式文本摘要 | extract_summary | 给定一篇文本，抽取其对应文摘 | |
| 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、县区、乡镇街道、村社等信息 | ⭐ |
| 电话号码归属地、 运营商解析 |
phone_location cell_phone_location landline_phone_location |
给定一个电话号码（手机号、座机号）字符串，识别其中的省、市、运营商 | |
| 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 | ⭐ |
| 公历农历日期互转 | lunar2solar solar2lunar |
给定某公（农）历日期，将其转换为农（公）历 | |
| 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 |
⭐ |
| 成语接龙 | idiom_solitaire | 成语接龙，即前一成语的尾字和后一成语的首字（读音）相同 | |
| 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)、 五笔编码(“河”ISKG) |
⭐ |
| 金额数字转汉字 | money_num2char | 给定一条数字金额，返回其汉字大写结果 | |
| 新词发现 | new_word_discovery | 给定一语料文本文件，统计其中高可能成词 |
| 功能 | 函数 | 描述 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 回译 | 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 |
⭐ |
| 邻近汉字换位 | swap_char_position | 随机交换相近字符的位置，实现数据增强 | |
| 同音词替换 | homophone_substitution | 相同读音词汇替换，实现数据增强 | ⭐ |
| 随机增删字符 | random_add_delete | 随机在文本中增加、删除某个字符，对语义不造成影响 | |
| NER实体替换 | replace_entity | 根据实体词典，随机在文本中替换某个实体，对语义不 造成影响，也广泛适用于序列标注、文本分类 |
⭐ |
| 功能 | 函数 | 描述 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 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 |
⭐ |
| 抽取 E-mail | extract_email | 抽取文本中的 E-mail，返回位置与域名 | |
| 解析 货币金额 | extract_money | 解析货币金额字符串 | ⭐ |
| 抽取微信号 | extract_wechat_id | 抽取微信号，返回位置 | |
| 抽取电话号码 | extract_phone_number | 抽取电话号码(含手机号、座机号)，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 {}「」[]【】()（）<>《》 | ⭐ |
| 抽取车牌号 | extract_motor_vehicle_licence_plate | 抽取大陆车牌号信息 | |
| 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 |
|
| 删除冗余字符 | remove_redundant_char | 删除文本中冗余重复字符 | |
| 归一化 E-mail | replace_email | 归一化文本中的 E-mail 信息为<email> | |
| 归一化 URL | replace_url | 归一化文本中的 URL 信息为<url> | |
| 归一化 电话号码 | replace_phone_number | 归一化文本中的电话号码为<tel> | |
| 归一化 IP地址 | replace_ip_address | 归一化文本中的 IP 地址为<ip> | |
| 归一化 身份证号 | replace_id_card | 归一化文本中的身份证信息为<id> | |
| 归一化 QQ | replace_qq | 归一化文本中的 qq 号为<qq> | |
| 判断文本是否包含中文字符 | check_any_chinese_char | 检查文本中是否包含中文字符，若至少包含一个，则返回 True | |
| 判断文本是否全部是中文字符 | check_all_chinese_char | 检查文本中是否全部是中文字符，若全部都是，则返回 True | |
| 判断文本是否包含阿拉伯数字 | check_any_arabic_num | 检查文本中是否包含阿拉伯数字，若至少包含一个，则返回 True | |
| 判断文本是否全部是阿拉伯数字 | check_all_arabic_num | 检查文本中是否全部是阿拉伯数字，若全部都是，则返回 True |
| 功能 | 函数 | 描述 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 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 | ⭐ |
| 计时工具 | TimeIt | 统计某一代码段的耗时 | |
| 日志工具 | set_logger | 调整工具包日志输出形式 |
| 功能 | 函数 | 描述 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 大语言模型 LLM 评测数据集 | jio.llm_test_dataset_loader | LLM 评测数据集 | ⭐ |
| Byte-level BPE | jio.bpe.byte_level_bpe | Byte-level-BPE 算法 | ⭐ |
| 停用词词典 | jio.stopwords_loader() | 综合了百度、jieba、讯飞等的停用词词典 | |
| 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 | ⭐ |
| **区划调整词典 | china_location_change_loader | 加载 2018 年以来**县级以上区划调整更名记录 | ⭐ |
| 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 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 抽取货币金额实体 | extract_money | 从文本中抽取出货币金额实体 | ⭐ |
| 抽取时间实体 | extract_time | 从文本中抽取出时间实体 | ⭐ |
| 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 | ⭐ |
| 实体收集 | collect_dataset_entities | 将标注语料中的实体收集起来，形成词典 |
| 功能 | 函数 | 描述 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 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 | 星级 |
|---|---|---|---|
| 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 |
| 功能 | 函数 | 描述 | 星级 |
|---|---|---|---|
| word 转 tag | cws.word2tag | 将 json 格式分词序列转换为模型处理的 tag 序列 | |
| tag 转 word | cws.tag2word | 将模型处理的 tag 序列转换为 json 格式分词 | |
| 统计F1值 | cws.f1 | 比对分词标注标签于模型预测标签的F1值 | |
| 分词数据矫正-标准词典 | cws.CWSDCWithStandardWords | 使用标准词典对分词标注数据进行矫正和修复 |
- 若论文需要进行引用，可复制以下引用：
Chengyu Cui, JioNLP, (2020), GitHub repository, https://github.com/dongrixinyu/JioNLP
- NLP 预处理与解析至关重要，且非常耗时。本 lib 能快速辅助完成各种琐碎的预处理、解析操作，加速开发进度，把有限的精力用在思考而非 code 上。
- 如有功能建议、bug，可通过 issue 按模板提出。
- 非常欢迎各位 NLP 开发者和研究者 合作完善本工具包，添加新功能 。
- 感谢致谢名单中赞助的小伙伴们，你们的打赏让我更有动力
