johnsnowlabs 다운로드 - johnsnowlabs 소스 코드 다운로드

johnsnowlabs

AI 소스 코드

John Snow Labs 5.5.1 Release

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John Snow Labs: Python의 최첨단 NLP

John Snow Labs 라이브러리는 엔터프라이즈급 자연어 처리 솔루션을 제공하기 위한 간단하고 통합된 Python API를 제공합니다.

한 줄의 코드로 250개 이상의 언어로 제공되는 15,000개 이상의 무료 NLP 모델. 프로덕션 등급, 확장 가능, 학습 가능, 100% 오픈 소스입니다.
Responsible AI(NLP 테스트), explainable AI(NLP 디스플레이) 및 No-Code AI(NLP Lab)용 오픈 소스 라이브러리입니다.
John Snow Labs 라이선스 구독이 포함된 1,000개 이상의 의료 NLP 모델과 1,000개 이상의 법률 및 금융 NLP 모델.

홈페이지: https://www.johnsnowlabs.com/

문서 및 데모: https://nlp.johnsnowlabs.com/

특징

John Snow Labs 엔터프라이즈급 생태계 기반:

Spark-NLP : 규모에 맞는 최첨단 NLP!
? NLU : NLP를 정복하는 코드 한 줄!
? 시각적 NLP : 눈으로 NLP를 강화하세요!
? 헬스케어 NLP : NLP로 세상을 치유하다!
⚖ Legal NLP : NLP로 정의를 실현하세요!
? Finance NLP : NLP로 금융시장을 이해해보세요!
? NLP-디스플레이 NLP를 시각화하고 설명하세요!
NLP 테스트 : 신뢰할 수 있고 안전하며 효과적인 모델을 제공하세요!
? Gen-AI-lab: 새로운 모델에 주석을 달고 교육하는 노코드 도구!

설치

! pip install johnsnowlabs

from johnsnowlabs import nlp
nlp . load ( 'emotion' ). predict ( 'Wow that was easy!' )

자세한 내용은 설명서를 참조하세요.

용법

다음은 한 줄의 코드로 작업을 완료하는 예입니다. 커스텀 파이프라인 구축에 대한 일반 개념 문서를 참조하세요.

 # Example of Named Entity Recognition
nlp . load ( 'ner' ). predict ( "Dr. John Snow is an British physician born in 1813" )

반품 :

엔터티	엔터티_클래스	엔터티_신뢰
존 스노우	사람	0.9746
영국인	NORP	0.9928
1813년	날짜	0.5841

 # Example of Question Answering 
nlp . load ( 'answer_question' ). predict ( "What is the capital of Paris" )

반품 :

텍스트	답변
프랑스의 수도는 어디입니까	파리

 # Example of Sentiment classification
nlp . load ( 'sentiment' ). predict ( "Well this was easy!" )

반품 :

텍스트	감정_클래스	감정_자신감
음 이건 쉬웠어요!	포스	0.999901

 nlp . load ( 'ner' ). viz ( 'Bill goes to New York' )

보고:
ner_viz_opensource 전체 개요를 보려면 1-liner Reference 및 Workshop을 참조하세요.

라이선스 제품 사용

Healthcare NLP, [Visual NLP], [Legal NLP] 또는 [Finance NLP]와 같은 John Snow Labs의 유료 제품을 사용하려면 라이센스 키를 얻은 다음 nlp.install()을 호출하여 사용하세요.

! pip install johnsnowlabs
# Install paid libraries via a browser login to connect to your account
from johnsnowlabs import nlp
nlp . install ()
# Start a licensed session
nlp . start ()
nlp . load ( 'en.med_ner.oncology_wip' ). predict ( "Woman is on  chemotherapy, carboplatin 300 mg/m2." )

용법

다음은 한 줄의 코드로 작업을 완료하는 예입니다. 커스텀 파이프라인 구축에 대한 일반 개념 문서를 참조하세요.

 # visualize entity resolution ICD-10-CM codes 
nlp . load ( 'en.resolve.icd10cm.augmented' )
    . viz ( 'Patient with history of prior tobacco use, nausea, nose bleeding and chronic renal insufficiency.' )

보고:
ner_viz_opensource

 # Temporal Relationship Extraction&Visualization
nlp . load ( 'relation.temporal_events' )
    . viz ( 'The patient developed cancer after a mercury poisoning in 1999 ' )

보고: 관계_viz

유용한 자료

사용자 문서 및 예제를 보려면 공식 Johnsnowlabs 페이지(https://nlp.johnsnowlabs.com)를 살펴보세요.

의지	설명
일반 개념	Johnsnowlabs 라이브러리의 일반 개념
1라이너 개요	가장 일반적으로 사용되는 모델과 그 결과
의료용 1-라이너 개요	가장 일반적으로 사용되는 의료 모델과 그 결과
모든 1라이너 노트북 개요	다양한 문제에 대해 텍스트 데이터세트에서 1 라이너를 사용하는 방법에 대한 100개 이상의 튜토리얼과 Twitter, 중국 뉴스, 암호화폐 뉴스 헤드라인, 항공 교통 커뮤니케이션, 제품 리뷰 분류자 교육 등 다양한 소스에서 제공됩니다.
Slack에서 우리와 소통하세요	문제, 질문 또는 제안 사항이 있으신가요? 우리는 Johnsnowlabs 제품을 유용하게 활용하는 2000명 이상의 AI 애호가로 구성된 매우 활동적이고 유용한 커뮤니티를 보유하고 있습니다.
토론 포럼	커뮤니티와 더 심도 있는 논의를 원하시나요? 토론 포럼에 스레드 게시
Github 문제	버그 신고
맞춤 설치	맞춤형 설치, Air-Gap 모드 및 기타 대안
`nlp.load(<Model>)` 함수	한 줄의 코드로 모든 모델이나 파이프라인 로드
`nlp.load(<Model>).predict(data)` 함수	`Strings` , `List of Strings` , `Numpy Arrays` , `Pandas` , `Modin` 및 `Spark Dataframes` 에 대한 예측
`nlp.load(<train.Model>).fit(data)` 함수	`2-Class` , `N-Classes` `Multi-N-Classes` , `Named-Entitiy-Recognition` 또는 `Parts of Speech Tagging` 위한 텍스트 분류기를 훈련합니다.
`nlp.load(<Model>).viz(data)` 함수	`Word Embedding Similarity Matrix` , `Named Entity Recognizers` , `Dependency Trees & Parts of Speech` , `Entity Resolution` , `Entity Linking` 또는 `Entity Status Assertion` 의 결과를 시각화합니다.
`nlp.load(<Model>).viz_streamlit(data)` 함수	한 번의 클릭으로 Johnsowlabs 1-liner 레퍼토리의 모든 모델과 기능을 탐색하고 테스트할 수 있는 대화형 GUI를 표시합니다.