def entity(ctx, app_id, sentence_file, json_flag, sentence, class_filter,
request_id):
# type: (Context, unicode, Optional[IO], bool, unicode, unicode, unicode) -> None # NOQA
""" Extract unique representation from sentence. """
app_id = clean_app_id(app_id)
sentence = clean_sentence(sentence, sentence_file)
if class_filter:
class_filter = class_filter.replace(',', '|')
api = GoolabsAPI(app_id)
ret = api.entity(sentence=sentence,
class_filter=class_filter,
request_id=request_id)
if json_flag:
click.echo(format_json(api.response.json()))
return
for ne in ret['ne_list']:
click.echo(','.join(ne))
class QuestionGenerator(object):
def __init__(self, text: str, goolab_api_key: str):
"""
GoolabAPIを使用して文字列から問題作成をするクラス
:param text: 問題作成用文字列
:param goolab_api_key: goolabのAPI Key
"""
self.text = text
self.goolab = GoolabsAPI(goolab_api_key)
self.keywords = self.__get_keywords()
self.questions = self.__create_questions()
def __get_keywords(self):
"""
textパラメータからGoolabAPIを使用してキーワード抽出
:return: キーワードリスト
"""
keywords = []
if not self.text:
return []
ret = self.goolab.entity(sentence=self.text,
class_filter=u"PSN|ORG|ART|DAT")
for idx in range(len(ret['ne_list'])):
key = (ret['ne_list'][idx][0], ret['ne_list'][idx][1])
keywords.append(key)
return keywords
def __create_questions(self):
"""
抽出したキーワードに文章を付加して問題文を生成する
生成した問題文を”リスト”で返すことに注意
:param keyword: 抽出したキーワード
:return questions: 生成した問題文
"""
# カテゴリ別で問題を作成
questions = []
for key in self.keywords:
if key[1] == 'PSN':
questions.append(key[0] + 'は何をしたか？')
questions.append(key[0] + 'について説明せよ。')
elif key[1] == 'ART':
questions.append(key[0] + 'とは何か？')
questions.append(key[0] + 'は誰が考案したか？')
elif key[1] == 'DAT':
questions.append(key[0] + 'には何が起こったか？')
elif key[1] == 'ORG':
questions.append(key[0] + 'はいつ作られたか？')
questions.append(key[0] + 'について説明せよ。')
return questions
def get_questions(self, max_questions: int = 3):
"""
問題文リストからランダムに問題を返す
:param max_questions: 問題数
:return: ランダムに選択された問題文リスト
"""
n_ques = len(self.questions)
if max_questions > n_ques:
max_questions = n_ques
return random.sample(self.questions, max_questions)
from goolabs import GoolabsAPI
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
app_id = config['gooAPI']['id']
api = GoolabsAPI(app_id)
ret = api.entity(sentence=u"鈴木さんがきょうの9時30分に横浜に行きます。")
print(ret)
def get_promise_content(letter):
api = GoolabsAPI(GOO_API_KEY)
index = 0
# letter = "クリスマスに岩見と一緒に東京駅に来て"
# 時刻情報正規化API
# chrono_response = api.chrono(sentence=letter)
# 固有表現抽出API
entity_response = api.entity(sentence=letter)
# 形態素解析API
# morph_response = api.morph(sentence=letter)
date = ''
hour = ''
min = ''
place = ''
for i in range(len(entity_response["ne_list"])):
# 日付の抽出
if entity_response["ne_list"][i][1] == "DAT":
day_response = api.chrono(sentence=entity_response["ne_list"][i][0])
if len(day_response['datetime_list']) != 0:
date = day_response["datetime_list"][0][1]
# 約束内容の要素番号を算出
day = entity_response["ne_list"][i][0]
index = letter.find(day) + len(day)
# 時間の抽出
elif entity_response["ne_list"][i][1] == "TIM":
time_len = len(entity_response["ne_list"][i][0])
for j in range(time_len):
if entity_response["ne_list"][i][0][j] == u"時":
hour = entity_response["ne_list"][i][0][0:j]
hour_n = j
# 約束内容の要素番号を算出
time = entity_response["ne_list"][i][0]
index = letter.find(time) + len(time)
if j != time_len - 1:
if entity_response["ne_list"][i][0][j + 1] == u"半":
min = "30"
elif entity_response["ne_list"][i][0][j] == u"分":
min = entity_response["ne_list"][i][0][hour_n + 1:j]
elif entity_response["ne_list"][i][1] == "LOC":
place = entity_response["ne_list"][i][0]
# 約束内容を出力
# 約束内容の最初の文字に格助詞が入ってるか調べる
morph_response = api.morph(sentence=letter[index:len(letter)])
if morph_response["word_list"][0][0][1] == u"格助詞" or morph_response["word_list"][0][0][1] == u"読点":
par_len = len(morph_response["word_list"][0][0][0])
content = letter[index + par_len:len(letter)]
else:
content = letter[index:len(letter)]
return {'date': date, 'hour': hour, 'min': min, 'content': content, 'place': place}
db="Wordrop",
user="******",
passwd="root",
charset="utf8")
cur = connector.cursor()
cur.execute("select * from home;")
app_id = "2d84d0d734ebefeb1f4dcf8ae106ec9d2f3b72a5be084a1014d6e27a9002ffef"
api = GoolabsAPI(app_id)
response = api.morph(pos_filter="名詞", sentence=tex) #sentenceにある言葉を形態素解析する
value = response["word_list"] #形態素解析の結果を代入 \
response = api.entity(sentence=value) #名詞の固有表現を求める \
list = response.values()
pp(value)
response = api.entity(sentence=value[0][0][0])
print type(value)
ss = []
count = 0
for v in value[0]:
pp(value[0][count][0])
response = api.entity(sentence=value[0][count][0])