Sow with little data seed, harvest much from a text field.
播撒几多种子词，收获万千领域实
HarvestText是一个专注无（弱）监督方法，能够整合领域知识（如类型，别名）对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。
具体功能如下：
- 基本处理
- 精细分词分句
- 可包含指定词和类别的分词。充分考虑省略号，双引号等特殊标点的分句。
- 实体链接
- 把别名，缩写与他们的标准名联系起来。
- 命名实体识别
- 找到一句句子中的人名，地名，机构名等命名实体。
- 依存句法分析
- 分析语句中各个词语（包括链接到的实体）的主谓宾语修饰等语法关系，
- 内置资源
- 通用停用词，通用情感词，IT、财经、饮食、法律等领域词典。可直接用于以上任务。
- 信息检索
- 统计特定实体出现的位置，次数等。
- 新词发现
- 利用统计规律（或规则）发现语料中可能会被传统分词遗漏的特殊词汇。也便于从文本中快速筛选出关键词。
- 字符拼音纠错
- 把语句中有可能是已知实体的错误拼写（误差一个字符或拼音）的词语链接到对应实体。
- 存取消除
- 可以本地保存模型再读取复用，也可以消除当前模型的记录。
- 精细分词分句
- 高层应用
使用案例:
- 《三国演义》中的社交网络（实体分词，文本摘要，关系网络等）
- 2018中超舆情展示系统（实体分词，情感分析，新词发现[辅助绰号识别]等）
- 近代史纲要信息抽取及问答系统(命名实体识别，依存句法分析，简易问答系统)
首先安装， 使用pip
pip install harvesttext
或进入setup.py所在目录，然后命令行:
python setup.py install
随后在代码中：
from harvesttext import HarvestText
ht = HarvestText()即可调用本库的功能接口。
给定某些实体及其可能的代称，以及实体对应类型。将其登录到词典中，在分词时优先切分出来，并且以对应类型作为词性。也可以单独获得语料中的所有实体及其位置：
para = "上港的武磊和恒大的郜林，谁是中国最好的前锋？那当然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原来是弱点的单刀也有了进步"
entity_mention_dict = {'武磊':['武磊','武球王'],'郜林':['郜林','郜飞机'],'前锋':['前锋'],'上海上港':['上港'],'广州恒大':['恒大'],'单刀球':['单刀']}
entity_type_dict = {'武磊':'球员','郜林':'球员','前锋':'位置','上海上港':'球队','广州恒大':'球队','单刀球':'术语'}
ht.add_entities(entity_mention_dict,entity_type_dict)
print("\nSentence segmentation")
print(ht.seg(para,return_sent=True)) # return_sent=False时，则返回词语列表上港 的 武磊 和 恒大 的 郜林 ， 谁 是 中国 最好 的 前锋 ？ 那 当然 是 武磊 武球王 了， 他 是 射手榜 第一 ， 原来 是 弱点 的 单刀 也 有 了 进步
采用传统的分词工具很容易把“武球王”拆分为“武 球王”
词性标注，包括指定的特殊类型。
print("\nPOS tagging with entity types")
for word, flag in ht.posseg(para):
print("%s:%s" % (word, flag),end = " ")上港:球队 的:uj 武磊:球员 和:c 恒大:球队 的:uj 郜林:球员 ，:x 谁:r 是:v 中国:ns 最好:a 的:uj 前锋:位置 ？:x 那:r 当然:d 是:v 武磊:球员 武球王:球员 了:ul ，:x 他:r 是:v 射手榜:n 第一:m ，:x 原来:d 是:v 弱点:n 的:uj 单刀:术语 也:d 有:v 了:ul 进步:d
for span, entity in ht.entity_linking(para):
print(span, entity)[0, 2] ('上海上港', '#球队#') [3, 5] ('武磊', '#球员#') [6, 8] ('广州恒大', '#球队#') [9, 11] ('郜林', '#球员#') [19, 21] ('前锋', '#位置#') [26, 28] ('武磊', '#球员#') [28, 31] ('武磊', '#球员#') [47, 49] ('单刀球', '#术语#')
这里把“武球王”转化为了标准指称“武磊”，可以便于标准统一的统计工作。
分句：
print(ht.cut_sentences(para))['上港的武磊和恒大的郜林，谁是中国最好的前锋？', '那当然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原来是弱点的单刀也有了进步']
如果手头暂时没有可用的词典，不妨看看本库内置资源中的领域词典是否适合你的需要。
*现在本库能够也用一些基本策略来处理复杂的实体消歧任务（比如一词多义【"老师"是指"A老师"还是"B老师"？】、候选词重叠【xx市长/江yy？、xx市长/江yy？】）。 具体可见linking_strategy()
找到一句句子中的人名，地名，机构名等命名实体。使用了 pyhanLP 的接口实现。
ht0 = HarvestText()
sent = "上海上港足球队的武磊是中国最好的前锋。"
print(ht0.named_entity_recognition(sent)){'上海上港足球队': '机构名', '武磊': '人名', '中国': '地名'}
分析语句中各个词语（包括链接到的实体）的主谓宾语修饰等语法关系，并以此提取可能的事件三元组。使用了 pyhanLP 的接口实现。
ht0 = HarvestText()
para = "上港的武磊武球王是中国最好的前锋。"
entity_mention_dict = {'武磊': ['武磊', '武球王'], "上海上港":["上港"]}
entity_type_dict = {'武磊': '球员', "上海上港":"球队"}
ht0.add_entities(entity_mention_dict, entity_type_dict)
for arc in ht0.dependency_parse(para):
print(arc)
print(ht0.triple_extraction(para))[0, '上港', '球队', '定中关系', 3]
[1, '的', 'u', '右附加关系', 0]
[2, '武磊', '球员', '定中关系', 3]
[3, '武球王', '球员', '主谓关系', 4]
[4, '是', 'v', '核心关系', -1]
[5, '中国', 'ns', '定中关系', 8]
[6, '最好', 'd', '定中关系', 8]
[7, '的', 'u', '右附加关系', 6]
[8, '前锋', 'n', '动宾关系', 4]
[9, '。', 'w', '标点符号', 4]
print(ht0.triple_extraction(para))[['上港武磊武球王', '是', '中国最好前锋']]
把语句中有可能是已知实体的错误拼写（误差一个字符或拼音）的词语链接到对应实体。
def entity_error_check():
ht0 = HarvestText()
typed_words = {"人名":["武磊"]}
ht0.add_typed_words(typed_words)
sent1 = "武磊和吴力只差一个拼音"
print(sent1)
print(ht0.entity_linking(sent1, pinyin_recheck=True))
sent2 = "武磊和吴磊只差一个字"
print(sent2)
print(ht0.entity_linking(sent2, char_recheck=True))
sent3 = "吴磊和吴力都可能是武磊的代称"
print(sent3)
print(ht0.get_linking_mention_candidates(sent3, pinyin_recheck=True, char_recheck=True))
entity_error_check()武磊和吴力只差一个拼音
[([0, 2], ('武磊', '#人名#')), [(3, 5), ('武磊', '#人名#')]]
武磊和吴磊只差一个字
[([0, 2], ('武磊', '#人名#')), [(3, 5), ('武磊', '#人名#')]]
吴磊和吴力都可能是武磊的代称
('吴磊和吴力都可能是武磊的代称', defaultdict(<class 'list'>, {(0, 2): {'武磊'}, (3, 5): {'武磊'}}))
本库采用情感词典方法进行情感分析，通过提供少量标准的褒贬义词语（“种子词”），从语料中自动学习其他词语的情感倾向，形成情感词典。对句中情感词的加总平均则用于判断句子的情感倾向：
print("\nsentiment dictionary")
sents = ["武磊威武，中超第一射手！",
"武磊强，中超最第一本土球员！",
"郜林不行，只会抱怨的球员注定上限了",
"郜林看来不行，已经到上限了"]
sent_dict = ht.build_sent_dict(sents,min_times=1,pos_seeds=["第一"],neg_seeds=["不行"])
print("%s:%f" % ("威武",sent_dict["威武"]))
print("%s:%f" % ("球员",sent_dict["球员"]))
print("%s:%f" % ("上限",sent_dict["上限"]))sentiment dictionary 威武:1.000000 球员:0.000000 上限:-1.000000
print("\nsentence sentiment")
sent = "武球王威武，中超最强球员！"
print("%f:%s" % (ht.analyse_sent(sent),sent))0.600000:武球王威武，中超最强球员！
如果没想好选择哪些词语作为“种子词”，本库中也内置了一个通用情感词典内置资源，可以从中挑选。
可以从文档列表中查找出包含对应实体（及其别称）的文档，以及统计包含某实体的文档数。使用倒排索引的数据结构完成快速检索。
docs = ["武磊威武，中超第一射手！",
"郜林看来不行，已经到上限了。",
"武球王威武，中超最强前锋！",
"武磊和郜林，谁是中国最好的前锋？"]
inv_index = ht.build_index(docs)
print(ht.get_entity_counts(docs, inv_index)) # 获得文档中所有实体的出现次数
# {'武磊': 3, '郜林': 2, '前锋': 2}
print(ht.search_entity("武磊", docs, inv_index)) # 单实体查找
# ['武磊威武，中超第一射手！', '武球王威武，中超最强前锋！', '武磊和郜林，谁是中国最好的前锋？']
print(ht.search_entity("武磊 郜林", docs, inv_index)) # 多实体共现
# ['武磊和郜林，谁是中国最好的前锋？']
# 谁是最被人们热议的前锋？用这里的接口可以很简便地回答这个问题
subdocs = ht.search_entity("#球员# 前锋", docs, inv_index)
print(subdocs) # 实体、实体类型混合查找
# ['武球王威武，中超最强前锋！', '武磊和郜林，谁是中国最好的前锋？']
inv_index2 = ht.build_index(subdocs)
print(ht.get_entity_counts(subdocs, inv_index2, used_type=["球员"])) # 可以限定类型
# {'武磊': 2, '郜林': 1}(使用networkx实现) 利用词共现关系，建立其实体间图结构的网络关系(返回networkx.Graph类型)。可以用来建立人物之间的社交网络等。
# 在现有实体库的基础上随时新增，比如从新词发现中得到的漏网之鱼
ht.add_new_entity("颜骏凌", "颜骏凌", "球员")
docs = ["武磊和颜骏凌是队友",
"武磊和郜林都是国内顶尖前锋"]
G = ht.build_entity_graph(docs)
print(dict(G.edges.items()))
G = ht.build_entity_graph(docs, used_types=["球员"])
print(dict(G.edges.items()))获得以一个词语为中心的词语网络，下面以三国第一章为例，探索主人公刘备的遭遇（下为主要代码，例子见build_word_ego_graph()）。
entity_mention_dict, entity_type_dict = get_sanguo_entity_dict()
ht0.add_entities(entity_mention_dict, entity_type_dict)
sanguo1 = get_sanguo()[0]
stopwords = get_baidu_stopwords()
docs = ht0.cut_sentences(sanguo1)
G = ht0.build_word_ego_graph(docs,"刘备",min_freq=3,other_min_freq=2,stopwords=stopwords)
刘关张之情谊，刘备投奔的靠山，以及刘备讨贼之经历尽在于此。
(使用networkx实现) 使用Textrank算法，得到从文档集合中抽取代表句作为摘要信息：
print("\nText summarization")
docs = ["武磊威武，中超第一射手！",
"郜林看来不行，已经到上限了。",
"武球王威武，中超最强前锋！",
"武磊和郜林，谁是中国最好的前锋？"]
for doc in ht.get_summary(docs, topK=2):
print(doc)
# 武球王威武，中超最强前锋！
# 武磊威武，中超第一射手！ 现在本库内集成了一些资源，方便使用和建立demo。
资源包括：
- 褒贬义词典 清华大学 李军 整理自http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/site2/index.php/13-sms
- 百度停用词词典 来自网络：https://wenku.baidu.com/view/98c46383e53a580216fcfed9.html
- 领域词典 来自清华THUNLP： http://thuocl.thunlp.org/ 全部类型
['IT', '动物', '医药', '历史人名', '地名', '成语', '法律', '财经', '食物']
此外，还提供了一个特殊资源——《三国演义》，包括：
- 三国演义文言文文本
- 三国演义人名、州名、势力知识库
大家可以探索从其中能够得到什么有趣发现😁。
def load_resources():
from harvesttext.resources import get_qh_sent_dict,get_baidu_stopwords,get_sanguo,get_sanguo_entity_dict
sdict = get_qh_sent_dict() # {"pos":[积极词...],"neg":[消极词...]}
print("pos_words:",list(sdict["pos"])[10:15])
print("neg_words:",list(sdict["neg"])[5:10])
stopwords = get_baidu_stopwords()
print("stopwords:", list(stopwords)[5:10])
docs = get_sanguo() # 文本列表，每个元素为一章的文本
print("三国演义最后一章末16字:\n",docs[-1][-16:])
entity_mention_dict, entity_type_dict = get_sanguo_entity_dict()
print("刘备 指称：",entity_mention_dict["刘备"])
print("刘备 类别：",entity_type_dict["刘备"])
print("蜀 类别：", entity_type_dict["蜀"])
print("益州 类别：", entity_type_dict["益州"])
load_resources()pos_words: ['宰相肚里好撑船', '查实', '忠实', '名手', '聪明']
neg_words: ['散漫', '谗言', '迂执', '肠肥脑满', '出卖']
stopwords: ['apart', '左右', '结果', 'probably', 'think']
三国演义最后一章末16字:
鼎足三分已成梦，后人凭吊空牢骚。
刘备 指称： ['刘备', '刘玄德', '玄德']
刘备 类别： 人名
蜀 类别： 势力
益州 类别： 州名
加载清华领域词典，并使用停用词。
def using_typed_words():
from harvesttext.resources import get_qh_typed_words,get_baidu_stopwords
ht0 = HarvestText()
typed_words, stopwords = get_qh_typed_words(), get_baidu_stopwords()
ht0.add_typed_words(typed_words)
sentence = "THUOCL是自然语言处理的一套中文词库，词表来自主流网站的社会标签、搜索热词、输入法词库等。"
print(sentence)
print(ht0.posseg(sentence,stopwords=stopwords))
using_typed_words()THUOCL是自然语言处理的一套中文词库，词表来自主流网站的社会标签、搜索热词、输入法词库等。
[('THUOCL', 'eng'), ('自然语言处理', 'IT'), ('一套', 'm'), ('中文', 'nz'), ('词库', 'n'), ('词表', 'n'), ('来自', 'v'), ('主流', 'b'), ('网站', 'n'), ('社会', 'n'), ('标签', '财经'), ('搜索', 'v'), ('热词', 'n'), ('输入法', 'IT'), ('词库', 'n')]
一些词语被赋予特殊类型IT,而“是”等词语被筛出。
从比较大量的文本中利用一些统计指标发现新词。（可选）通过提供一些种子词语来确定怎样程度质量的词语可以被发现。（即至少所有的种子词会被发现，在满足一定的基础要求的前提下。）
para = "上港的武磊和恒大的郜林，谁是中国最好的前锋？那当然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原来是弱点的单刀也有了进步"
#返回关于新词质量的一系列信息，允许手工改进筛选(pd.DataFrame型)
new_words_info = ht.word_discover(para)
#new_words_info = ht.word_discover(para, threshold_seeds=["武磊"])
new_words = new_words_info.index.tolist()
print(new_words)["武磊"]
具体的方法和指标含义，参考：http://www.matrix67.com/blog/archives/5044
发现的新词很多都可能是文本中的特殊关键词，故可以把找到的新词登录，使后续的分词优先分出这些词。
def new_word_register():
new_words = ["落叶球","666"]
ht.add_new_words(new_words) # 作为广义上的"新词"登录
ht.add_new_entity("落叶球", mention0="落叶球", type0="术语") # 作为特定类型登录
print(ht.seg("这个落叶球踢得真是666", return_sent=True))
for word, flag in ht.posseg("这个落叶球踢得真是666"):
print("%s:%s" % (word, flag), end=" ")这个 落叶球 踢 得 真是 666
这个:r 落叶球:术语 踢:v 得:ud 真是:d 666:新词
也可以使用一些特殊的规则来找到所需的关键词，并直接赋予类型，比如全英文，或者有着特定的前后缀等。
# find_with_rules()
from harvesttext.match_patterns import UpperFirst, AllEnglish, Contains, StartsWith, EndsWith
text0 = "我喜欢Python，因为requests库很适合爬虫"
ht0 = HarvestText()
found_entities = ht0.find_entity_with_rule(text0, rulesets=[AllEnglish()], type0="英文名")
print(found_entities)
print(ht0.posseg(text0)){'Python', 'requests'}
[('我', 'r'), ('喜欢', 'v'), ('Python', '英文名'), ('，', 'x'), ('因为', 'c'), ('requests', '英文名'), ('库', 'n'), ('很', 'd'), ('适合', 'v'), ('爬虫', 'n')]
可以本地保存模型再读取复用，也可以消除当前模型的记录。
from harvesttext import loadHT,saveHT
para = "上港的武磊和恒大的郜林，谁是中国最好的前锋？那当然是武磊武球王了，他是射手榜第一，原来是弱点的单刀也有了进步"
saveHT(ht,"ht_model1")
ht2 = loadHT("ht_model1")
# 消除记录
ht2.clear()
print("cut with cleared model")
print(ht2.seg(para))具体实现及例子在naiveKGQA.py中，下面给出部分示意：
QA = NaiveKGQA(SVOs, entity_type_dict=entity_type_dict)
questions = ["你好","孙中山干了什么事？","谁发动了什么？","清政府签订了哪些条约？",
"英国与鸦片战争的关系是什么？","谁复辟了帝制？"]
for question0 in questions:
print("问："+question0)
print("答："+QA.answer(question0))问：孙中山干了什么事？
答：就任临时大总统、发动护法运动、让位于袁世凯
问：谁发动了什么？
答：英法联军侵略中国、国民党人二次革命、英国鸦片战争、日本侵略朝鲜、孙中山护法运动、法国侵略越南、英国侵略中国西藏战争、慈禧太后戊戌政变
问：清政府签订了哪些条约？
答：北京条约、天津条约
问：英国与鸦片战争的关系是什么？
答：发动
问：谁复辟了帝制？
答：袁世凯
本库正在开发中，关于现有功能的改善和更多功能的添加可能会陆续到来。欢迎在issues里提供意见建议。觉得好用的话，也不妨来个Star~
感谢以下repo带来的启发：