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Muster

Pattern ist ein Web-Mining-Modul für Python. Es verfügt über Werkzeuge für:

Data Mining: Webdienste (Google, Twitter, Wikipedia), Webcrawler, HTML-DOM-Parser
Verarbeitung natürlicher Sprache: Wortart-Tagger, N-Gramm-Suche, Stimmungsanalyse, WordNet
Maschinelles Lernen: Vektorraummodell, Clustering, Klassifizierung (KNN, SVM, Perceptron)
Netzwerkanalyse: Diagrammzentralität und Visualisierung.

Es ist gut dokumentiert, mit mehr als 350 Unit-Tests gründlich getestet und wird mit mehr als 50 Beispielen geliefert. Der Quellcode ist unter BSD lizenziert.

Beispiel

In diesem Beispiel wird ein Klassifikator für Adjektive trainiert, die mit Python 3 aus Twitter gewonnen wurden. Zunächst werden Tweets gesammelt, die das Hashtag #win oder #fail enthalten. Zum Beispiel: „20 $ Trinkgeld für eine süße kleine alte Dame heute #gewinnen“ . Die Wortteil-der-Sprache-Tags werden dann analysiert, wobei nur Adjektive erhalten bleiben. Jeder Tweet wird in einen Vektor umgewandelt, ein Wörterbuch aus Adjektiv-→Zählelementen mit der Bezeichnung WIN oder FAIL . Der Klassifikator nutzt die Vektoren, um zu erfahren, welche anderen Tweets eher wie WIN oder eher wie FAIL aussehen.

 from pattern.web import Twitterfrom pattern.en import tagfrom pattern.vector import KNN, counttwitter, knn = Twitter(), KNN()for i in range(1, 3):for tweet in twitter.search('#win OR # fail', start=i, count=100):s = tweet.text.lower()p = '#win' in s und 'WIN' oder 'FAIL'v = tag(s)v = [Wort für Wort, pos in v if pos == 'JJ'] # JJ = adjectivev = count(v) # {'sweet': 1}if v:knn.train(v, type=p)print(knn.classify('sweet Potato Burger')) print(knn.classify('dumme Autokorrektur'))

Installation

Pattern unterstützt Python 2.7 und Python 3.6. Um Pattern so zu installieren, dass es in allen Ihren Skripten verfügbar ist, entpacken Sie den Download und führen Sie über die Befehlszeile Folgendes aus:

 CD-Muster-3.6
Python setup.py installieren

Wenn Sie pip haben, können Sie es automatisch aus dem PyPI-Repository herunterladen und installieren:

 Pip-Installationsmuster

Wenn keiner der oben genannten Schritte funktioniert, können Sie Python auf drei Arten auf das Modul aufmerksam machen:

Legen Sie den Musterordner im selben Ordner wie Ihr Skript ab.
Legen Sie den Musterordner am Standardspeicherort für Module ab, damit er für alle Skripte verfügbar ist:

c:python36Libsite-packages (Windows),
/Library/Python/3.6/site-packages/ (Mac OS X),
/usr/lib/python3.6/site-packages/ (Unix).

Fügen Sie den Speicherort des Moduls zu sys.path in Ihrem Skript hinzu, bevor Sie es importieren:

 MODULE = '/users/tom/desktop/pattern'import sys; Wenn MODULE nicht im sys.path: sys.path.append(MODULE)from pattern.en parsetree importieren

Dokumentation

Dokumentation und Beispiele finden Sie in der Benutzerdokumentation.

Version

3.6

Lizenz

BSD , siehe LICENSE.txt für weitere Details.

Referenz

De Smedt, T., Daelemans, W. (2012). Muster für Python. Journal of Machine Learning Research, 13 , 2031–2035.

Beitragen

Der Quellcode wird auf GitHub gehostet und Beiträge oder Spenden sind willkommen.

Gebündelte Abhängigkeiten

Pattern ist mit den folgenden Datensätzen, Algorithmen und Python-Paketen gebündelt:

Brill-Tagger , Eric Brill
Brill-Tagger für Dutch , Jeroen Geertzen
Brill-Tagger für Deutsch , Gerold Schneider & Martin Volk
Brill-Tagger für Spanisch , geschult auf Wikicorpus (Samuel Reese & Gemma Boleda et al.)
Brill-Tagger für Französisch , trainiert auf Lefff (Benoît Sagot & Lionel Clément et al.)
Brill-Tagger für Italienisch , entnommen aus Wiktionary
Englische Pluralisierung , Damian Conway
Spanische Verbbeugung , Fred Jehle
Französische Verbflexion , Bob Salita
Graph-JavaScript-Framework , Aslak Hellesoy und Dave Hoover
LIBSVM , Chih-Chung Chang & Chih-Jen Lin
LIBLINEAR , Rong-En Fan et al.
NetworkX-Zentralität , Aric Hagberg, Dan Schult und Pieter Swart
Rechtschreibkorrektor , Peter Norvig