Underthesea 越南语自然语言处理工具包使用指南

Underthesea 越南语自然语言处理工具包使用指南

underthesea Underthesea - Vietnamese NLP Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/underthesea

1. 项目介绍

Underthesea 是一个开源的越南语自然语言处理（NLP）工具包，旨在为越南语提供一系列的NLP功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、文本分类、依存句法分析等。Underthesea 不仅提供了简单易用的API，还支持深度学习模型，使得开发者能够快速应用预训练的NLP模型到越南语文本处理中。

2. 项目快速启动

安装

要安装 Underthesea，只需在终端中运行以下命令：

pip install underthesea

基本使用

以下是一些基本功能的示例代码：

分词

from underthesea import word_tokenize

text = "Chàng trai 9X Quảng Trị khởi nghiệp từ nấm sò"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

词性标注

from underthesea import pos_tag

text = 'Chợ thịt chó nổi tiếng ở Sài Gòn bị truy quét'
tags = pos_tag(text)
print(tags)

命名实体识别

from underthesea import ner

text = 'Chưa tiết lộ lịch trình tới Việt Nam của Tổng thống Mỹ Donald Trump'
entities = ner(text)
print(entities)

3. 应用案例和最佳实践

文本分类

Underthesea 提供了文本分类功能，可以用于将文本分类到预定义的类别中。以下是一个简单的文本分类示例：

from underthesea import classify

text = 'HLV đầu tiên ở Premier League bị sa thải sau 4 vòng đấu'
category = classify(text)
print(category)

情感分析

情感分析功能可以帮助你确定文本的情感倾向，例如正面、负面或中性。以下是一个情感分析的示例：

from underthesea import sentiment

text = 'hàng kém chất lg, chăn đắp lên dính lông lá khắp người, thất vọng'
sentiment_result = sentiment(text)
print(sentiment_result)

4. 典型生态项目

Underthesea 作为一个强大的越南语NLP工具包，可以与其他开源项目结合使用，构建更复杂的应用。以下是一些典型的生态项目：

• FastText: 用于语言检测和文本分类。
• VietTTS: 用于将文本转换为语音。
• Hugging Face Transformers: 结合使用可以增强模型的性能和功能。

通过这些生态项目的结合，开发者可以构建出更加强大和多样化的越南语NLP应用。

underthesea Underthesea - Vietnamese NLP Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/underthesea