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camel_tools

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骆驼工具

介绍

CAMeL Tools 是由纽约大学阿布扎比分校 CAMeL 实验室开发的阿拉伯语自然语言处理工具套件。

请使用GitHub 问题来报告错误，或者如果您需要使用 CAMeL 工具的帮助。

安装

您需要安装 Python 3.8 - 3.12（64 位）以及 Rust 编译器。

Linux/macOS

您需要在 Linux 和 macOS 上安装一些额外的依赖项。主要是 CMake 和 Boost。

在 Ubuntu/Debian 上，您可以通过运行以下命令来安装这些依赖项：

sudo apt-get install cmake libboost-all-dev

在 macOS 上，您可以通过运行以下命令使用 Homewbrew 安装它们：

brew install cmake boost

使用 pip 安装

pip install camel-tools

# or run the following if you already have camel_tools installed
pip install camel-tools --upgrade

在 Apple Silicon Mac 上，您可能必须运行以下命令：

CMAKE_OSX_ARCHITECTURES=arm64 pip install camel-tools

# or run the following if you already have camel_tools installed
CMAKE_OSX_ARCHITECTURES=arm64 pip install camel-tools --upgrade

从源安装

 # Clone the repo
git clone https://github.com/CAMeL-Lab/camel_tools.git
cd camel_tools

# Install from source
pip install .

# or run the following if you already have camel_tools installed
pip install --upgrade .

安装数据

要安装 CAMeL Tools 组件所需的数据集，请运行以下命令之一：

 # To install all datasets
camel_data -i all

# or just the datasets for morphology and MLE disambiguation only
camel_data -i light

# or just the default datasets for each component
camel_data -i defaults

有关所有可用数据集的列表，请参阅可用包。

默认情况下，数据存储在~/.camel_tools中。或者，如果您想将数据安装在不同的位置，则需要将CAMELTOOLS_DATA环境变量设置为所需的路径。

将以下内容添加到您的.bashrc 、 .zshrc 、 .profile等中：

 export CAMELTOOLS_DATA=/path/to/camel_tools_data

视窗

注意： CAMeL Tools 已在 Windows 10 上进行了测试。方言识别组件目前在 Windows 上不可用。

使用 pip 安装

pip install camel-tools -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# or run the following if you already have camel_tools installed
pip install --upgrade -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html camel-tools

从源安装

 # Clone the repo
git clone https://github.com/CAMeL-Lab/camel_tools.git
cd camel_tools

# Install from source
pip install -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html .
pip install --upgrade -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html .

安装数据

要安装 CAMeL Tools 组件所需的数据包，请运行以下命令之一：

 # To install all datasets
camel_data -i all

# or just the datasets for morphology and MLE disambiguation only
camel_data -i light

# or just the default datasets for each component
camel_data -i defaults

有关所有可用数据集的列表，请参阅可用包。

默认情况下，数据存储在C:Usersyour_user_nameAppDataRoamingcamel_tools中。或者，如果您想将数据安装在不同的位置，则需要将CAMELTOOLS_DATA环境变量设置为所需的路径。以下是执行此操作的说明（在 Windows 10 上）：

按Windows按钮并输入env 。
单击编辑系统环境变量（控制面板） 。
单击环境变量...按钮。
单击“用户变量”面板下的“新建...”按钮。
在变量名称输入框中键入CAMELTOOLS_DATA ，并在变量值中键入所需的数据路径。或者，您可以通过单击“浏览目录...”按钮来浏览数据目录。
在所有打开的窗口上单击“确定” 。

文档

首先，您可以按照引导教程快速概述 CAMeL Tools 提供的组件。

您可以在此处找到命令行工具和 Python API 的完整在线文档。

或者，您可以构建自己的文档本地副本，如下所示：

 # Install dependencies
pip install sphinx myst-parser sphinx-rtd-theme

# Go to docs subdirectory
cd docs

# Build HTML docs
make html

这应该将所有 HTML 文档编译到docs/build/html中。

引文

如果您发现 CAMeL Tools 对您的研究有用，请引用我们的论文：

 @inproceedings { obeid-etal-2020-camel ,
   title = " {CAM}e{L} Tools: An Open Source Python Toolkit for {A}rabic Natural Language Processing " ,
   author = " Obeid, Ossama  and
      Zalmout, Nasser  and
      Khalifa, Salam  and
      Taji, Dima  and
      Oudah, Mai  and
      Alhafni, Bashar  and
      Inoue, Go  and
      Eryani, Fadhl  and
      Erdmann, Alexander  and
      Habash, Nizar " ,
   booktitle = " Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference " ,
   month = may,
   year = " 2020 " ,
   address = " Marseille, France " ,
   publisher = " European Language Resources Association " ,
   url = " https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.868 " ,
   pages = " 7022--7032 " ,
   abstract = " We present CAMeL Tools, a collection of open-source tools for Arabic natural language processing in Python. CAMeL Tools currently provides utilities for pre-processing, morphological modeling, Dialect Identification, Named Entity Recognition and Sentiment Analysis. In this paper, we describe the design of CAMeL Tools and the functionalities it provides. " ,
   language = " English " ,
   ISBN = " 979-10-95546-34-4 " ,
}