Skip to content

Latest commit

 

History

History
263 lines (187 loc) · 8.65 KB

README.rst

File metadata and controls

263 lines (187 loc) · 8.65 KB
Raw

Underthesea - Vietnamese NLP Toolkit

Documentation Status Updates

[English] [Tiếng Việt]

https://raw.githubusercontent.com/magizbox/underthesea/master/logo.jpg

underthesea is a suite of open source Python modules, data sets and tutorials supporting research and development in Vietnamese Natural Language Processing.

Installation

To install underthesea, simply:

$ pip install underthesea==1.1.8
✨🍰✨

Satisfaction, guaranteed.

Usage

1. Word Segmentation

Usage

>>> # -*- coding: utf-8 -*-
>>> from underthesea import word_tokenize
>>> sentence = 'Chàng trai 9X Quảng Trị khởi nghiệp từ nấm sò'

>>> word_tokenize(sentence)
['Chàng trai', '9X', 'Quảng Trị', 'khởi nghiệp', 'từ', 'nấm', 'sò']

>>> word_tokenize(sentence, format="text")
'Chàng_trai 9X Quảng_Trị khởi_nghiệp từ nấm sò'

2. POS Tagging

Usage

>>> # -*- coding: utf-8 -*-
>>> from underthesea import pos_tag
>>> pos_tag('Chợ thịt chó nổi tiếng ở Sài Gòn bị truy quét')
[('Chợ', 'N'),
 ('thịt', 'N'),
 ('chó', 'N'),
 ('nổi tiếng', 'A'),
 ('ở', 'E'),
 ('Sài Gòn', 'Np'),
 ('bị', 'V'),
 ('truy quét', 'V')]

3. Chunking

Usage

>>> # -*- coding: utf-8 -*-
>>> from underthesea import chunk
>>> text = 'Bác sĩ bây giờ có thể thản nhiên báo tin bệnh nhân bị ung thư?'
>>> chunk(text)
[('Bác sĩ', 'N', 'B-NP'),
 ('bây giờ', 'P', 'I-NP'),
 ('có thể', 'R', 'B-VP'),
 ('thản nhiên', 'V', 'I-VP'),
 ('báo tin', 'N', 'B-NP'),
 ('bệnh nhân', 'N', 'I-NP'),
 ('bị', 'V', 'B-VP'),
 ('ung thư', 'N', 'I-VP'),
 ('?', 'CH', 'O')]

4. Named Entity Recognition

Usage

>>> # -*- coding: utf-8 -*-
>>> from underthesea import ner
>>> text = 'Chưa tiết lộ lịch trình tới Việt Nam của Tổng thống Mỹ Donald Trump'
>>> ner(text)
[('Chưa', 'R', 'O', 'O'),
 ('tiết lộ', 'V', 'B-VP', 'O'),
 ('lịch trình', 'V', 'B-VP', 'O'),
 ('tới', 'E', 'B-PP', 'O'),
 ('Việt Nam', 'Np', 'B-NP', 'B-LOC'),
 ('của', 'E', 'B-PP', 'O'),
 ('Tổng thống', 'N', 'B-NP', 'O'),
 ('Mỹ', 'Np', 'B-NP', 'B-LOC'),
 ('Donald', 'Np', 'B-NP', 'B-PER'),
 ('Trump', 'Np', 'B-NP', 'I-PER')]

5. Text Classification

Install dependencies and download default model

$ pip install Cython
$ pip install joblib future scipy numpy scikit-learn
$ pip install -U fasttext --no-cache-dir --no-deps --force-reinstall
$ underthesea data

Usage

>>> # -*- coding: utf-8 -*-
>>> from underthesea import classify
>>> classify('HLV đầu tiên ở Premier League bị sa thải sau 4 vòng đấu')
['The thao']
>>> classify('Hội đồng tư vấn kinh doanh Asean vinh danh giải thưởng quốc tế')
['Kinh doanh']
>>> classify('Đánh giá “rạp hát tại gia” Samsung Soundbar Sound+ MS750')
['Vi tinh']

6. Sentiment Analysis

Install dependencies

$ pip install future scipy numpy scikit-learn==0.19.0 joblib

Usage

>>> # -*- coding: utf-8 -*-
>>> from underthesea import sentiment
>>> sentiment('Gọi mấy lần mà lúc nào cũng là các chuyên viên đang bận hết ạ', domain='bank')
('CUSTOMER SUPPORT#NEGATIVE',)
>>> sentiment('bidv cho vay hay ko phu thuoc y thich cua thang tham dinh, ko co quy dinh ro rang', domain='bank')
('LOAN#NEGATIVE',)

Up Coming Features

  • Text to Speech
  • Automatic Speech Recognition
  • Machine Translation
  • Dependency Parsing

Contributing

Do you want to contribute with underthesea development? Great! Please read more details at CONTRIBUTING.rst.