n-te Abkochung
~~ Weil ich etwas über [Present Planning] gelernt habe (https://zine.qiita.com/event/collaboration-cotoha-api/). ~~
Ich persönlich wollte schon lange eine Textanalyse durchführen und habe mich daher entschlossen, diese Gelegenheit zu nutzen. Als ich es nachgeschlagen habe, gab es jedoch keine offizielle API für verschiedene Sprachen. (Dieser Artikel gehört dem Autor. Es ist wie bei NTT, aber vielleicht ist dies die offizielle Theorie.
Also werde ich versuchen, es nach dem Studium zu schaffen.
Anfragen ist erforderlich.
windows
Linux
Mac
♰ Ich habe nicht ♰
2.2 Quick start
git clone https://github.com/tsuji-tomonori/cotohapy.git
cd cotohapy
pip install -r requirements.txt
# config.Einen json erstellen
python demo.py
#wenn,Für die Python3-Umgebung
python3 demo.py
# action!
config.json sieht so aus.
```json
{
"access_token_publish_url": "",
"developer_api_base_url": "",
"clientid": "",
"clientsecret": ""
}
Wenn Sie zum Konto nach Hause gehen, wird die folgende Seite angezeigt. Stellen Sie sie daher basierend darauf ein. Die Korrespondenztabelle ist unten angefügt.
GitHub
git clone https://github.com/tsuji-tomonori/cotohapy.git
from cotohapy3 import CotohaAPI
Die Bibliothek befindet sich alle in "cotohapy3". Neben "CotohaAPI" gibt es noch andere Klassen, aber das wird später sein ...
Stellen Sie sicher, dass Sie zuerst gehen.
api = CotohaAPI(
developer_api_base_url=developer_api_base_url,
access_token_publish_url=access_token_publish_url
)
api.login(clientid=clientid, clientsecret=clientsecret)
def __init__(self, developer_api_base_url, access_token_publish_url)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
developer_api_base_url | str | API Base URL |
access_token_publish_url | str | Access Token Publish URL |
def login(self, clientid, clientsecret)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
clientid | str | Client ID |
clientsecret | str | Client secret |
#Ausführungsbeispiel
api.parse("Ich habe gestern mit meiner Mutter in Ginza gegrilltes Fleisch gegessen")
def parse(self, sentence, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
sentence | str | Analysezielsatz |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.ne("Ich habe gestern den Bahnhof von Tokio benutzt.")
def ne(self, sentence, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
sentence | str | Analysezielsatz |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.coreference("Taro ist ein Freund. Er aß gegrilltes Fleisch.")
def coreference(self, document, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
document | str / list | Geben Sie eines der folgenden Formate anstr :Zu analysierende Aussagelist :Zu analysierende Aussage集合 |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.keyword("Ich habe im Restaurant zu Mittag gegessen.")
def keyword(self, document, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
document | str / list | Geben Sie eines der folgenden Formate anstr :Zu analysierende Aussagelist :Zu analysierende Aussage集合 |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.similarity("Wo ist das Restaurant in der Nähe?", "Wo sind die Restaurants hier?")
def similarity(self, s1, s2, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
s1 | str | Auf Ähnlichkeit zu berechnender Text |
s2 | str | Auf Ähnlichkeit zu berechnender Text |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.sentence_type("Wie heißen Sie?")
def sentence_type(self, sentence, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
sentence | str | Analysezielsatz |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.user_attribute("Als ich gestern am Bahnhof Tamachi trinken ging, wurde meine Frau wütend.")
def user_attribute(self, document, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
document | str / list | Geben Sie eines der folgenden Formate anstr :Zu analysierende Aussagelist :Zu analysierende Aussage集合 |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.remove_filler(
"War das heute das Treffen? Es tut mir leid, ich habe ein wenig dringendes Bedürfnis."
)
def remove_filler(self, text, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
text | str | Zu analysierender Text |
**kwargs | Alle anderen Parameter(Offizielle Referenz API Referenz) |
#Ausführungsbeispiel
api.detect_misrecognition("Die Erkennung heißer Quellen macht einen Fehler")
def detect_misrecognition(self, sentence, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
sentence | str | Analysezielsatz |
**kwargs | nichts Besonderes(Nur für den Fall als die Beta-Version) |
#Ausführungsbeispiel
api.sentiment("Den Frühling des Lebens genießen")
def sentiment(self, sentence)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
sentence | str | Analysezielsatz |
#Ausführungsbeispiel
with open("summary.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
document = f.read()
api.summary(document, 1)
summary.txt
Die Frontlinie stagniert über dem Pazifik. Auf der anderen Seite herrscht im Meer in der Nähe von Chishima ein hoher Druck, der Nord- und Ostjapan sanft bedeckt. Die Kanto-Region ist sonnig und manchmal bewölkt mit etwas Regen. Aufgrund der feuchten Luft und des Einflusses der Front wird Tokio nach sonniger und regnerischer Nacht bewölkt sein.
def summary(self, document, sent_len, **kwargs)
Streit | Datentyp | Inhalt |
---|---|---|
document | str | Eingabetext |
sent_len | int | Anzahl der zusammenfassenden Sätze |
**kwargs | nichts Besonderes(Nur für den Fall als die Beta-Version) |
Ich möchte etwas herausbringen, das ich gemacht habe
Oder ich möchte eine Funktion erklären, die nicht erklärt wird
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