安裝依賴

pip install paddlepaddle
pip install paddlehub

使用

使用 lac 進(jìn)行詞性標(biāo)注

import paddlehub as hub

lac = hub.Module(name='lac')
test_text =["被告人李楊洋應(yīng)于2019年8月30日賠償原告平安在線責(zé)任有限公司2000萬(wàn)元。"]
inputs = {"text": test_text}
results = lac.lexical_analysis(data=inputs)

輸出結(jié)果：

[{'word': ['被告人', '李楊洋', '應(yīng)', '于', '2019年8月30日', '賠償', '原告', '平安在線責(zé)任有限公司', '2000萬(wàn)元', '。'], 'tag': ['n', 'PER', 'v', 'p', 'TIME', 'v', 'n', 'ORG', 'm', 'w']}]

得到命名實(shí)體識(shí)別結(jié)果

import paddlehub as hub
import numpy as np

def get_model():
    lac = hub.Module(name='lac')
    return lac

def get_lac(text):
    inputs = {"text": [text]}
    lac = get_model()
    res = lac.lexical_analysis(data=inputs)
    tag = res[0]['tag']
    word = res[0]['word']
    return tag, word

def get_entity(text, label):
    '''
    label參數(shù)可以為
    'PER' : 人名
    'LOC' : 地名
    'ORG' : 機(jī)構(gòu)名
    'TIME' : 時(shí)間
    '''
    res = []
    tag, word = get_lac(text)
    tag = np.array(tag)
    indexs = np.where(tag == label)[0]
    for index in indexs:
        res.append(word[index])
    return res

print(get_entity('上海自來(lái)水來(lái)自海上', 'LOC'))

輸出結(jié)果：

['上海']