コード例 #1
0
ファイル: demo_segment.py プロジェクト: zheng0115/YaYaNLP
def main():

    # 识别歧意词
    text = u"龚学平、张晓辉等领导说,邓颖超生前杜绝超生"
    terms = segment.seg(text)
    print_terms(terms)

    # 识别人名
    text = u"签约仪式前,秦光荣、李纪恒、仇和等一同会见了参加签约的企业家。"
    terms = segment.seg(text)
    print_terms(terms)

    # 识别地名
    text = u"蓝翔给宁夏固原市彭阳县红河镇黑牛沟村捐赠了挖掘机"
    terms = segment.seg(text)
    print_terms(terms)

    # 识别组织名
    text = u"济南杨铭宇餐饮管理有限公司是由杨先生创办的餐饮企业"
    terms = segment.seg(text)
    print_terms(terms)

    # 简繁转换
    text = u"以后等你当上皇后,就能买草莓庆祝了"
    print segment.simplified_to_traditional(text)

    # 繁简转换
    text = u"用筆記簿型電腦寫程式HelloWorld"
    print segment.traditional_to_simplified(text)
コード例 #2
0
 def test_organization_recognition(self):
     text = traditional_to_simplified(u"馬總統上午前往陸軍航空601旅,")
     Config.debug = True
     self.gen_word(text)
     person_recognition.recognition(self.vertexs, self.word_net_optimum, self.word_net)
     place_recognition.recognition(self.vertexs, self.word_net_optimum, self.word_net)
     word_net_optimum = WordNet(self.text, vertexs=self.vertexs)
     vertexs = organization_recognition.recognition(self.vertexs, word_net_optimum, self.word_net)
     dump_vertexs(vertexs)
     self.assertIn(Vertex(u"陆军航空601旅", attribute=u"nt 1"), vertexs)
コード例 #3
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 def test_organization_recognition(self):
     text = traditional_to_simplified(u"馬總統上午前往陸軍航空601旅,")
     Config.debug = True
     self.gen_word(text)
     person_recognition.recognition(self.vertexs, self.word_net_optimum,
                                    self.word_net)
     place_recognition.recognition(self.vertexs, self.word_net_optimum,
                                   self.word_net)
     word_net_optimum = WordNet(self.text, vertexs=self.vertexs)
     vertexs = organization_recognition.recognition(self.vertexs,
                                                    word_net_optimum,
                                                    self.word_net)
     dump_vertexs(vertexs)
     self.assertIn(Vertex(u"陆军航空601旅", attribute=u"nt 1"), vertexs)