johnsnowlabs
John Snow Labs 5.5.1 Release
ไลบรารี John Snow Labs มอบ Python API ที่เรียบง่ายและเป็นหนึ่งเดียวสำหรับการนำเสนอโซลูชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติระดับองค์กร:
หน้าแรก: https://www.johnsnowlabs.com/
เอกสารและการสาธิต: https://nlp.johnsnowlabs.com/
ขับเคลื่อนโดยระบบนิเวศระดับองค์กรของ John Snow Labs:
! pip install johnsnowlabs
from johnsnowlabs import nlp
nlp . load ( 'emotion' ). predict ( 'Wow that was easy!' )ดูเอกสารประกอบสำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม
นี่คือตัวอย่างของการทำงานให้สำเร็จด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว ดูเอกสารแนวคิดทั่วไปสำหรับการสร้างไปป์ไลน์แบบกำหนดเอง
# Example of Named Entity Recognition
nlp . load ( 'ner' ). predict ( "Dr. John Snow is an British physician born in 1813" )ผลตอบแทน :
| เอนทิตี | เอนทิตี_คลาส | เอนทิตี_ความมั่นใจ |
|---|---|---|
| จอห์น สโนว์ | บุคคล | 0.9746 |
| อังกฤษ | นพ | 0.9928 |
| 1813 | วันที่ | 0.5841 |
# Example of Question Answering
nlp . load ( 'answer_question' ). predict ( "What is the capital of Paris" )ผลตอบแทน :
| ข้อความ | คำตอบ |
|---|---|
| เมืองหลวงของฝรั่งเศสคืออะไร | ปารีส |
# Example of Sentiment classification
nlp . load ( 'sentiment' ). predict ( "Well this was easy!" )ผลตอบแทน :
| ข้อความ | ความรู้สึก_คลาส | ความรู้สึก_ความมั่นใจ |
|---|---|---|
| นี่เป็นเรื่องง่าย! | ตำแหน่ง | 0.999901 |
nlp . load ( 'ner' ). viz ( 'Bill goes to New York' ) ผลตอบแทน: 
สำหรับภาพรวมทั้งหมด โปรดดูข้อมูลอ้างอิง 1-liners และเวิร์กชอป
หากต้องการใช้ผลิตภัณฑ์แบบชำระเงินของ John Snow Labs เช่น Healthcare NLP, [Visual NLP], [Legal NLP] หรือ [Finance NLP] ให้รับคีย์ใบอนุญาตแล้วโทร nlp.install() เพื่อใช้งาน:
! 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." )นี่คือตัวอย่างของการทำงานให้สำเร็จด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว ดูเอกสารแนวคิดทั่วไปสำหรับการสร้างไปป์ไลน์แบบกำหนดเอง
# 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.' ) ผลตอบแทน: 
# Temporal Relationship Extraction&Visualization
nlp . load ( 'relation.temporal_events' )
. viz ( 'The patient developed cancer after a mercury poisoning in 1999 ' ) ผลตอบแทน: 
ดูหน้าเพจอย่างเป็นทางการของ Johnsnowlabs: https://nlp.johnsnowlabs.com สำหรับเอกสารและตัวอย่างสำหรับผู้ใช้
| ทรัพยากร | คำอธิบาย |
|---|---|
| แนวคิดทั่วไป | แนวคิดทั่วไปในไลบรารี Johnsnowlabs |
| ภาพรวมของ 1-liners | รุ่นที่ใช้บ่อยที่สุดและผลลัพธ์ |
| ภาพรวมของ 1-liners สำหรับการดูแลสุขภาพ | รูปแบบการดูแลสุขภาพที่ใช้บ่อยที่สุดและผลลัพธ์ |
| ภาพรวมของโน้ตบุ๊ก 1 ซับในทั้งหมด | บทช่วยสอนมากกว่า 100 รายการเกี่ยวกับวิธีใช้ 1 liners บนชุดข้อมูลข้อความสำหรับปัญหาต่างๆ และจากแหล่งต่างๆ เช่น Twitter, ข่าวจีน, หัวข้อข่าว Crypto, การสื่อสารการจราจรของสายการบิน, การฝึกอบรมตัวแยกประเภทการรีวิวผลิตภัณฑ์, |
| เชื่อมต่อกับเราบน Slack | ปัญหาคำถามหรือข้อเสนอแนะ? เรามีชุมชนที่กระตือรือร้นและช่วยเหลือดีมากซึ่งมีผู้ที่ชื่นชอบ AI มากกว่า 2,000 รายนำผลิตภัณฑ์ Johnsnowlabs ไปใช้ให้เกิดประโยชน์ |
| กระดานสนทนา | การอภิปรายเชิงลึกเพิ่มเติมกับชุมชน? ตั้งกระทู้ในกระดานสนทนาของเรา |
| ปัญหา Github | รายงานข้อผิดพลาด |
| การติดตั้งแบบกำหนดเอง | การติดตั้งแบบกำหนดเอง โหมด Air-Gap และทางเลือกอื่นๆ |
ฟังก์ชัน nlp.load(<Model>) | โหลดโมเดลหรือไปป์ไลน์ใดๆ ในโค้ดบรรทัดเดียว |
ฟังก์ชัน nlp.load(<Model>).predict(data) | ทำนาย Strings , List of Strings , Numpy Arrays , Pandas , Modin และ Spark Dataframes |
ฟังก์ชัน nlp.load(<train.Model>).fit(data) | ฝึกตัวแยกประเภทข้อความสำหรับ 2-Class , N-Classes Multi-N-Classes , Named-Entitiy-Recognition หรือ Parts of Speech Tagging |
ฟังก์ชัน nlp.load(<Model>).viz(data) | แสดงผลลัพธ์ของ Word Embedding Similarity Matrix , Named Entity Recognizers , Dependency Trees & Parts of Speech , Entity Resolution , Entity Linking หรือ Entity Status Assertion |
ฟังก์ชัน nlp.load(<Model>).viz_streamlit(data) | แสดง GUI แบบอินเทอร์แอคทีฟที่ให้คุณสำรวจและทดสอบโมเดลและคุณลักษณะทุกรุ่นใน Johnsowlabs 1-liner repertoire ได้ในคลิกเดียว |
ไลบรารีนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 ผลิตภัณฑ์ที่ชำระเงินของ John Snow Labs อยู่ภายใต้ข้อตกลงสิทธิ์การใช้งานสำหรับผู้ใช้ปลายทางนี้
การเรียก nlp.install() เพื่อเพิ่มลงในสภาพแวดล้อมของคุณ แสดงว่าคุณยอมรับข้อกำหนดและเงื่อนไข
