johnsnowlabs
John Snow Labs 5.5.1 Release
John Snow Labs 库提供了简单且统一的 Python API，用于提供企业级自然语言处理解决方案：
主页：https://www.johnsnowlabs.com/
文档和演示：https://nlp.johnsnowlabs.com/
由 John Snow Labs 企业级生态系统提供支持：
! pip install johnsnowlabs
from johnsnowlabs import nlp
nlp . load ( 'emotion' ). predict ( 'Wow that was easy!' )请参阅文档了解更多详细信息。
这些是使用一行代码完成工作的示例。请参阅构建自定义管道的一般概念文档。
# Example of Named Entity Recognition
nlp . load ( 'ner' ). predict ( "Dr. John Snow is an British physician born in 1813" )返回：
| 实体 | 实体类 | 实体置信度 |
|---|---|---|
| 约翰·斯诺 | 人 | 0.9746 |
| 英国人 | 诺普 | 0.9928 |
| 1813 | 日期 | 0.5841 |
# Example of Question Answering
nlp . load ( 'answer_question' ). predict ( "What is the capital of Paris" )返回：
| 文本 | 回答 |
|---|---|
| 法国的首都是哪里 | 巴黎 |
# Example of Sentiment classification
nlp . load ( 'sentiment' ). predict ( "Well this was easy!" )返回：
| 文本 | 情感类 | 情绪_信心 |
|---|---|---|
| 嗯，这很容易！ | 位置 | 0.999901 |
nlp . load ( 'ner' ). viz ( 'Bill goes to New York' )返回： 
有关完整概述，请参阅 1-liners 参考和研讨会。
要使用 John Snow Labs 的付费产品（例如医疗保健 NLP、[视觉 NLP]、[法律 NLP] 或 [金融 NLP]），请获取许可证密钥，然后调用 nlp.install() 来使用它：
! 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." )这些是使用一行代码完成工作的示例。请参阅构建自定义管道的一般概念文档。
# 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.' )返回： 
# Temporal Relationship Extraction&Visualization
nlp . load ( 'relation.temporal_events' )
. viz ( 'The patient developed cancer after a mercury poisoning in 1999 ' )返回：
查看官方 Johnsnowlabs 页面：https://nlp.johnsnowlabs.com 以获取用户文档和示例
| 资源 | 描述 |
|---|---|
| 一般概念 | Johnsnowlabs 库中的一般概念 |
| 1-liner 概述 | 最常用的模型及其结果 |
| 用于医疗保健的 1-liner 概述 | 最常用的医疗保健模型及其结果 |
| 所有 1 行笔记本电脑概述 | 100 多个关于如何在文本数据集上使用 1liner 来解决各种问题的教程，这些教程来自 Twitter、中国新闻、加密新闻头条、航空交通通信、产品评论分类器培训等各种来源， |
| 在 Slack 上与我们联系 | 有问题、疑问或建议吗？我们拥有一个由 2000 多名人工智能爱好者组成的非常活跃且乐于助人的社区，他们充分利用 Johnsnowlabs 产品 |
| 论坛 | 与社区进行更深入的讨论？在我们的论坛中发表帖子 |
| Github 问题 | 报告错误 |
| 定制安装 | 定制安装、气隙模式和其他替代方案 |
nlp.load(<Model>)函数 | 用一行代码加载任何模型或管道 |
nlp.load(<Model>).predict(data)函数 | 预测Strings 、 List of Strings 、 Numpy Arrays 、 Pandas 、 Modin和Spark Dataframes |
nlp.load(<train.Model>).fit(data)函数 | 训练2-Class 、 N-Classes Multi-N-Classes 、 Named-Entitiy-Recognition或Parts of Speech Tagging文本分类器 |
nlp.load(<Model>).viz(data)函数 | 可视化Word Embedding Similarity Matrix 、 Named Entity Recognizers 、 Dependency Trees & Parts of Speech 、 Entity Resolution 、 Entity Linking或Entity Status Assertion的结果 |
nlp.load(<Model>).viz_streamlit(data)函数 | 显示交互式 GUI，让您只需单击一下即可探索和测试 Johnsowlabs 1-liner 指令集中的每个模型和功能。 |
该库根据 Apache 2.0 许可证获得许可。 John Snow Labs 的付费产品受本最终用户许可协议的约束。
通过调用 nlp.install() 将它们添加到您的环境中，即表示您同意其条款和条件。
