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d1b5adabc4
commit
b66d7b8f51
@ -18,26 +18,27 @@ print(cws.predict(text))
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# ['编者 按 : 7月 12日 , 英国 航空 航天 系统 公司 公布 了 该 公司 研制 的 第一 款 高 科技 隐形 无人 机雷电 之 神 。', '这 款 飞行 从 外型 上 来 看 酷似 电影 中 的 太空 飞行器 , 据 英国 方面 介绍 , 可以 实现 洲际 远程 打击 。', '那么 这 款 无人 机 到底 有 多 厉害 ?']
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```
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### 中文分词+词性标注
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### 词性标注
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```python
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text = ['编者按:7月12日,英国航空航天系统公司公布了该公司研制的第一款高科技隐形无人机雷电之神。',
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'这款飞行从外型上来看酷似电影中的太空飞行器,据英国方面介绍,可以实现洲际远程打击。',
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'那么这款无人机到底有多厉害?']
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# 输入已分词序列
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text = [['编者', '按:', '7月', '12日', ',', '英国', '航空', '航天', '系统', '公司', '公布', '了', '该', '公司',
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'研制', '的', '第一款', '高科技', '隐形', '无人机', '雷电之神', '。'],
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['那么', '这', '款', '无人机', '到底', '有', '多', '厉害', '?']]
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from fastNLP.api import POS
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pos = POS(device='cpu')
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print(pos.predict(text))
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# [['编者/NN', '按/P', ':/PU', '7月/NT', '12日/NR', ',/PU', '英国/NR', '航空/NN', '航天/NN', '系统/NN', '公司/NN', '公布/VV', '了/AS', '该/DT', '公司/NN', '研制/VV', '的/DEC', '第一/OD', '款高/NN', '科技/NN', '隐形/NN', '无/VE', '人机/NN', '雷电/NN', '之/DEG', '神/NN', '。/PU'], ['这/DT', '款/NN', '飞行/VV', '从/P', '外型/NN', '上/LC', '来/MSP', '看/VV', '酷似/VV', '电影/NN', '中/LC', '的/DEG', '太空/NN', '飞行器/NN', ',/PU', '据/P', '英国/NR', '方面/NN', '介绍/VV', ',/PU', '可以/VV', '实现/VV', '洲际/NN', '远程/NN', '打击/NN', '。/PU'], ['那么/AD', '这/DT', '款/NN', '无/VE', '人机/NN', '到底/AD', '有/VE', '多/CD', '厉害/NN', '?/PU']]
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# [['编者/NN', '按:/NN', '7月/NT', '12日/NT', ',/PU', '英国/NR', '航空/NN', '航天/NN', '系统/NN', '公司/NN', '公布/VV', '了/AS', '该/DT', '公司/NN', '研制/VV', '的/DEC', '第一款/NN', '高科技/NN', '隐形/AD', '无人机/VV', '雷电之神/NN', '。/PU'], ['那么/AD', '这/DT', '款/NN', '无人机/VV', '到底/AD', '有/VE', '多/AD', '厉害/VA', '?/PU']]
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```
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### 中文分词+词性标注+句法分析
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### 句法分析
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```python
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text = ['编者按:7月12日,英国航空航天系统公司公布了该公司研制的第一款高科技隐形无人机雷电之神。',
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'这款飞行从外型上来看酷似电影中的太空飞行器,据英国方面介绍,可以实现洲际远程打击。',
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'那么这款无人机到底有多厉害?']
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text = [['编者', '按:', '7月', '12日', ',', '英国', '航空', '航天', '系统', '公司', '公布', '了', '该', '公司',
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'研制', '的', '第一款', '高科技', '隐形', '无人机', '雷电之神', '。'],
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['那么', '这', '款', '无人机', '到底', '有', '多', '厉害', '?']]
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from fastNLP.api import Parser
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parser = Parser(device='cpu')
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print(parser.predict(text))
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# [['12/nsubj', '12/prep', '2/punct', '5/nn', '2/pobj', '12/punct', '11/nn', '11/nn', '11/nn', '11/nn', '2/pobj', '0/root', '12/asp', '15/det', '16/nsubj', '21/rcmod', '16/cpm', '21/nummod', '21/nn', '21/nn', '22/top', '12/ccomp', '24/nn', '26/assmod', '24/assm', '22/dobj', '12/punct'], ['2/det', '8/xsubj', '8/mmod', '8/prep', '6/lobj', '4/plmod', '8/prtmod', '0/root', '8/ccomp', '11/lobj', '14/assmod', '11/assm', '14/nn', '9/dobj', '8/punct', '22/prep', '18/nn', '19/nsubj', '16/pccomp', '22/punct', '22/mmod', '8/dep', '25/nn', '25/nn', '22/dobj', '8/punct'], ['4/advmod', '3/det', '4/nsubj', '0/root', '4/dobj', '7/advmod', '4/conj', '9/nummod', '7/dobj', '4/punct']]
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# [['2/nn', '4/nn', '4/nn', '20/tmod', '11/punct', '10/nn', '10/nn', '10/nn', '10/nn', '11/nsubj', '20/dep', '11/asp', '14/det', '15/nsubj', '18/rcmod', '15/cpm', '18/nn', '11/dobj', '20/advmod', '0/root', '20/dobj', '20/punct'], ['4/advmod', '3/det', '8/xsubj', '8/dep', '8/advmod', '8/dep', '8/advmod', '0/root', '8/punct']]
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```
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完整样例见`examples.py`
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@ -22,8 +22,9 @@ def chinese_word_segmentation_test():
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def pos_tagging():
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# 输入已分词序列
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text = ['编者 按: 7月 12日 , 英国 航空 航天 系统 公司 公布 了 该 公司 研制 的 第一款 高科技 隐形 无人机 雷电之神 。']
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text = [text[0].split()]
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text = [['编者', '按:', '7月', '12日', ',', '英国', '航空', '航天', '系统', '公司', '公布', '了', '该', '公司',
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'研制', '的', '第一款', '高科技', '隐形', '无人机', '雷电之神', '。'],
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['那么', '这', '款', '无人机', '到底', '有', '多', '厉害', '?']]
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pos = POS(device='cpu')
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print(pos.predict(text))
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@ -34,8 +35,9 @@ def pos_tagging_test():
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def syntactic_parsing():
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text = ['编者 按: 7月 12日 , 英国 航空 航天 系统 公司 公布 了 该 公司 研制 的 第一款 高科技 隐形 无人机 雷电之神 。']
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||||
text = [text[0].split()]
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text = [['编者', '按:', '7月', '12日', ',', '英国', '航空', '航天', '系统', '公司', '公布', '了', '该', '公司',
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'研制', '的', '第一款', '高科技', '隐形', '无人机', '雷电之神', '。'],
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['那么', '这', '款', '无人机', '到底', '有', '多', '厉害', '?']]
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parser = Parser(device='cpu')
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print(parser.predict(text))
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@ -46,9 +48,9 @@ def syntactic_parsing_test():
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if __name__ == "__main__":
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chinese_word_segmentation()
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chinese_word_segmentation_test()
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pos_tagging()
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pos_tagging_test()
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# chinese_word_segmentation()
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# chinese_word_segmentation_test()
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# pos_tagging()
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# pos_tagging_test()
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syntactic_parsing()
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syntactic_parsing_test()
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# syntactic_parsing_test()
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