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推荐一份中文数据,再试试汉字、词语、成语、歇后语在线检索

前段时间给公众号新增了一个成语接龙功能:AINLP公众号对话接口新增成语接龙,这个里面提到的项目用到了一份成语数据,包含了2万多条成语数据和释义。不过这个数据之外,推荐一个更棒的Github项目:

pwxcoo/chinese-xinhuahttps://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua

这个项目收录了收录了 14032 条歇后语,16142 个汉字,264434 个词语,31648 个成语,并且以json格式提供了相关数据,非常方便:

项目结构:

chinese-xinhua/
|
+- data/ <-- 数据文件夹
|  |
|  +- idiom.json <-- 成语
|  |
|  +- word.json <-- 汉字
|  |
|  +- xiehouyu.json <-- 歇后语
|  |
|  +- ci.json <-- 词语

汉字例子:

    {
        "word": "吖",
        "oldword": "吖",
        "strokes": "6",
        "pinyin": "ā",
        "radicals": "口",
        "explanation": "喊叫天~地。\n 形容喊叫的声音高声叫~~。\n\n 吖ā[吖啶黄](-dìnghuáng)〈名〉一种注射剂。\n ────────────────—\n \n 吖yā 1.呼;喊。",
        "more": "吖 a 部首 口 部首笔画 03 总笔画 06  吖2\nyā\n喊,呼喊 [cry]\n不索你没来由这般叫天吖地。--高文秀《黑旋风》\n吖\nyā\n喊声\n则听得巡院家高声的叫吖吖。--张国宾《合汗衫》\n另见ā\n吖1\nā\n--外国语的音译,主要用于有机化学。如吖嗪\n吖啶\nādìng\n[acridine] 一种无色晶状微碱性三环化合物c13h9n,存在于煤焦油的粗蒽馏分中,是制造染料和药物(如吖啶黄素和奎吖因)的重要母体化合物\n吖1\nyā ㄧㄚˉ\n(1)\n喊叫天~地。\n(2)\n形容喊叫的声音高声叫~~。\n郑码jui,u5416,gbkdfb9\n笔画数6,部首口,笔顺编号251432\n吖2\nā ㄚˉ\n叹词,相当于呵”。\n郑码jui,u5416,gbkdfb9\n笔画数6,部首口,笔顺编号251432"
    }

词典例子:

{
    "ci": "总计", 
    "explanation": "1.总共计算。 \n2.犹统计。"}

成语例子:

{
    "derivation": "清·嬴宗季女《六月霜·恤纬》劝夫人省可闲愁绪,足食丰衣无所虑,何况俺爷贵胄都时誉。”", 
    "example": "无", 
    "explanation": "丰衣足食。形容生活富裕。", 
    "pinyin": "zú shí fēng yī", 
    "word": "足食丰衣", "abbreviation": 
    "zsfy"
}

歇后语例子:

   {
        "riddle": "正月十五云遮月",
        "answer": "不露脸"
    },
    {
        "riddle": "正月十五贴门神",
        "answer": "晚了半月"
    },
    {
        "riddle": "正月十五贴春联",
        "answer": "晚了半月了"
    },
    {
        "riddle": "正月十五卖元宵",
        "answer": "抱成团"
    },
    {
        "riddle": "正月十五看花灯",
        "answer": "走着瞧"
    },
    {
        "riddle": "正月十五赶庙会",
        "answer": "随大流"
    }

我把这份数据放到了Elasticsearch里,并且通过ES的Python接口elasticsearch-py提供后端检索服务,现在可以通过AINLP公众号对话接口检索了,感兴趣的同学可以一试,包括:

汉字检索:

词语检索:

成语检索:

歇后语检索:

感兴趣的同学可以关注AINLP公众号,直接公众号对话测试,更多功能可以参考:
一个有趣有AI的NLP公众号

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.52nlp.cn

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AINLP公众号对话接口新增成语接龙

成语接龙很有意思,原本计划找一些成语语料自己做一个,不过Google一圈后发现Github上有一个现成的项目:IdiomsSolitaire

Github链接:https://github.com/WangYihang/IdiomsSolitaire

这个项目自带2万多条成语数据,用法也很简单:

API Usage

>>> import IdiomsSolitaire
>>> IdiomsSolitaire.init()
>>> print IdiomsSolitaire.guess("一心一意")

Script Usage

# Install it first
pip install -r requirements.txt
# Use it in your termianl
$ python IdiomsSolitaire.py
Usage : 
        python IdiomsSolitaire.py [Idioms]
Example : 
        python IdiomsSolitaire.py '一心一意'
Author : 
        WangYihang <wangyihanger@gmail.com>
$ python IdiomsSolitaire.py '一心一意'
[+] Init finished! [23594] words.
[一语破的] : [一句话就击中要害。的,箭靶的中心,比喻要害之处。]
$ python IdiomsSolitaire.py '一心一意'
[+] Init finished! [23594] words.
[一至於此] : [竟到如此地步。]

所以很快把这个接口接入了AINLP的对话功能中,感兴趣的同学可以关注AINLP公众号直接测试:

也可以直接尝试语音输入,不过个别地方识别确实有点歪打正着:

最后,欢迎关注我们的公众号AINLP,可以对对联,自动作诗,查询相似词,玩词语加减游戏等:

注:原创文章,转载请注明出处及保留链接“我爱自然语言处理”:http://www.52nlp.cn

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欢迎关注AINLP:一个有趣有AI的NLP公众号

我们的公众号AINLP,致力于做一个有趣有AI的NLP公众号,作者是我爱自然语言处理博客博主,NLPJob、课程图谱网站"保姆",曾在腾讯从事文本挖掘相关工作。AINLP 关注自然语言处理、机器学习、深度学习相关技术,关注人工智能、文本挖掘相关算法研发职位,关注MOOC相关课程和公开课。公众号直接对话双语聊天机器人、调戏夸夸机器人、尝试自动对联、作诗机,使用中英机器翻译,查询相似词,计算相似度,玩词语加减游戏,测试NLP相关工具包,欢迎来聊,欢迎关注。

以下是一些文章和资源的相关索引:

自动对联及作诗机
风云三尺剑,花鸟一床书---对联数据集和自动对联机器人
自动对联活动获奖结果以及机器对联赏析
"自动作诗机"上线,代码和数据都是公开的

腾讯词向量和相似词、相似度、词语游戏系列
相似词查询:玩转腾讯 AI Lab 中文词向量
玩转腾讯词向量:词语相似度计算和在线查询
腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询
玩转腾讯词向量:Game of Words(词语的加减游戏)
词向量游戏:梅西-阿根廷+葡萄牙=?

NLP相关工具及在线测试(公众号对话测试)
五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP
中文分词工具在线PK新增:FoolNLTK、LTP、StanfordCoreNLP
Python中文分词工具大合集:安装、使用和测试
中文分词工具评估:chinese-segmentation-evaluation
中文分词文章索引和分词数据资源分享
自然语言理解太难了之中文分词八级测试
八款中文词性标注工具使用及在线测试
百度深度学习中文词法分析工具LAC试用之旅
来,试试百度的深度学习情感分析工具
AINLP公众号新增SnowNLP情感分析模块

聊天机器人相关
一行Python代码实现夸夸聊天机器人
为了夸夸聊天机器人,爬了一份夸夸语料库
夸夸聊天机器人升级:从随机到准个性化
来,试试语音(识别)聊天(机器人)
来,试试成语接龙

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资源关键字
AINLP聊天机器人除了日常搭讪外,还负责回复用户的日常查询,所以为一些关注度比较高的文章和NLP资源做了关键字和索引,分散在以前的一些文章介绍里,这里再统一贴出来:

1、关注AINLP公众号,后台回复 “文章、历史消息、历史、history、存档” 任一关键字获取历史文章存档消息。

2、回复“正态分布,rickjin, 正态分布前世今生, 正态分布文章, 正太分布, 正太, 正态”任一关键字获取Rickjin正态分布前世今生系列:

正态分布系列文章索引

3、回复“nlp, 自然语言处理,学习自然语言处理,学习nlp, 如何学习nlp,如何学习自然语言处理” 任一关键字获取文章:如何学习自然语言处理

4、回复"slp" 获取:斯坦福NLP书籍和课程网盘链接和密码

5、回复"slp3" 获取:自然语言处理综论英文版第三版及斯坦福NLP课程链接和密码

6、回复"ng" 获取:Andrew Ng老师课程相关资料链接和密码

7、回复"aic" 获取:AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关代码及解决方案汇总
博客版本持续更新,欢迎提供线索:http://www.52nlp.cn/?p=10998

8、回复"bert" 获取:BERT相关论文、文章和代码资源汇总
博客版本持续更新:http://www.52nlp.cn/?p=10870

9、回复"HMM" 获取:HMM学习最佳范例全文PDF
HMM学习最佳范例全文PDF文档及相关文章索引

10、回复"Hinton" 获取:面向机器学习的神经网络公开课视频及课件
Geoffrey Hinton 大神面向机器学习的神经网络公开课及相关视频资料

11、回复"NLTK" 获取: NLTK相关资料
Python自然语言处理工具NLTK学习导引及相关资料

12、回复"youhua"获取:优化相关资料
凸优化及无约束最优化相关资料

13、回复"xiandai"获取:线性代数相关资料
那些值得推荐和收藏的线性代数学习资源

14、回复"cs224n"获取:深度学习自然语言处理课程最新视频:
2019斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程视频和相关资料分享
斯坦福大学深度学习自然语言处理课程CS224N 2019 全20个视频分享

15、回复"kuakua"获取:夸夸语料库(500条)
为了夸夸聊天机器人,爬了一份夸夸语料库

16、回复"fenci"获取:中文分词相关资源
中文分词文章索引和分词数据资源分享

17、回复”tongjixuexi”获取:李航老师统计学习方法第一版PPT(清华大学深圳研究生院袁春老师精心制作)
李航老师《统计学习方法(第二版)》出版及统计学习方法第一版PPT课件下载

18、回复"nmt"获取:Philipp Koehn大神的神经网络机器翻译学习资料:NMT Book

另外我们建立了几个微信群,围绕招聘、求职、技术、竞赛交流相关主题,感兴趣的同学可以添加微信AINLP2或者扫描以下二维码,注明关键字,拉你入群:

百度深度学习中文词法分析工具LAC试用之旅

之前在调研中文分词词性标注相关工具的时候就发现了百度的深度学习中文词法分析工具:baidu/lac(https://github.com/baidu/lac),但是通过这个项目github上的文档描述以及实际动手尝试源码编译安装发现非常繁琐,缺乏通常中文分词工具的易用性,所以第一次接触完百度lac之后就放弃了:

LAC是一个联合的词法分析模型,整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别任务。LAC既可以认为是Lexical Analysis of Chinese的首字母缩写,也可以认为是LAC Analyzes Chinese的递归缩写。

LAC基于一个堆叠的双向GRU结构,在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。效果方面,分词、词性、专名识别的整体准确率95.5%;单独评估专名识别任务,F值87.1%(准确90.3,召回85.4%),总体略优于开放平台版本。在效果优化的基础上,LAC的模型简洁高效,内存开销不到100M,而速度则比百度AI开放平台提高了57%。

本项目依赖Paddle v0.14.0版本。如果您的Paddle安装版本低于此要求,请按照安装文档中的说明更新Paddle安装版本。如果您使用的Paddle是v1.1以后的版本,请使用该项目的分支for_paddle_v1.1。注意,LAC模块中的conf目录下的很多文件是采用git-lfs存储,使用git clone时,需要先安装git-lfs。

为了达到和机器运行环境的最佳匹配,我们建议基于源码编译安装Paddle,后文也将展开讨论一些编译安装的细节。当然,如果您发现符合机器环境的预编译版本在官网发布,也可以尝试直接选用。

最近发现百度将自己的一些自然语言处理工具整合在PaddleNLP下,文档写得相对清楚多了:

PaddleNLP是百度开源的工业级NLP工具与预训练模型集,能够适应全面丰富的NLP任务,方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构,并且让应用最快速达到工业级效果。

PaddleNLP完全基于PaddlePaddle Fluid开发,并提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型,能够极大地方便NLP研究者和工程师快速应用。使用者可以用PaddleNLP快速实现文本分类、文本匹配、序列标注、阅读理解、智能对话等NLP任务的组网、建模和部署,而且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用。用户在极大地减少研究和开发成本的同时,也可以获得更好的基于工业实践的应用效果。

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词向量游戏:一些有意思的例子

自从把腾讯词向量对接到AINLP公众号后台后,发现相似词相关的查询需求是逐渐增大的,已经不止一次有非CS专业的同学通过后台查询相似词或者相似度来做课程设计,这让我觉得这个事情有一些意义,当然,通过微信(公众号)后台快速查询相似词(同义词、近义词、反义词)这个需求应该是更普遍的,欢迎推荐给有需求的朋友。关于词向量、相似词、相似度、词语加减,这里写了一些文章:

相似词查询:玩转腾讯 AI Lab 中文词向量
玩转腾讯词向量:词语相似度计算和在线查询
腾讯词向量实战:通过Annoy进行索引和快速查询
玩转腾讯词向量:Game of Words(词语的加减游戏)

特别是最后一篇文章,在这篇文章发布后,很多同学通过AINLP的公众号后台对话玩得很嗨,并且在微博、微信平台留言,这里基于大家的群体智慧,提供一些有意思的词(类比)加减例子,这些例子可以直接在AINLP公众号后台测试:

=======不错的词类比(Word Analogy)例子======

机场-飞机+火车=高铁站

Windows-microsoft+google=android

老婆-老公+丈夫=妻子

北京-中国+法国=巴黎

天安门-北京+巴黎=艾菲尔铁塔

渣男-男朋友+女朋友=小三

渣男-男+女=渣女

很快-快+慢=缓慢

马云-互联网+房地产=恒大许家印

北京-中国+美国=华盛顿特区

范冰冰-李晨+刘恺威=大幂幂

射雕英雄传-郭靖+杨过=神雕侠侣

姜文-中国+美国=史泰龙

上海-中国+美国=旧金山

小龙女-杨过+郭靖=黄蓉

梅西-阿根廷+葡萄牙=C罗

梅西-阿根廷+意大利=皮耶罗

飞机场-飞机+火车=火车路

汽车-轮胎+翅膀=飞翔
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八款中文词性标注工具使用及在线测试

结束了中文分词工具的安装、使用及在线测试,开启中文词性标注在线测试之旅,一般来说,中文分词工具大多数都附带词性标注功能的,这里测试了之前在AINLP公众号上线的8款中文分词模块或者工具,发现它们都是支持中文词性标注的,这里面唯一的区别,就是各自用的词性标注集可能有不同:

以下逐一介绍这八个工具的中文词性标注功能的使用方法,至于安装,这里简要介绍,或者可以参考之前这篇文章:Python中文分词工具大合集:安装、使用和测试,以下是在Ubuntu16.04 & Python3.x的环境下安装及测试。
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Python中文分词工具大合集:安装、使用和测试

这篇文章事实上整合了前面两篇文章的相关介绍,同时添加一些其他的Python中文分词相关资源,甚至非Python的中文分词工具,仅供参考。

首先介绍之前测试过的8款中文分词工具,这几款工具可以直接在AINLP公众号后台在线测试,严格的说,它们不完全是纯粹的中文分词工具,例如SnowNLP, Thulac, HanLP,LTP,CoreNLP都是很全面的(中文)自然语言处理工具。安装这些模块其实很简单,只要按官方文档的方法安装即可,以下做个简单介绍,在Python3.x的环境下测试,Ubuntu16.04 或 MacOS 测试成功。

再附加介绍12款其他的中文分词工具或者中文分词模块,最后的两款fnlp和ansj是比较棒的java中文分词工具,貌似还没有python接口,记录一下。这些中文分词工具我没有测试,感兴趣的同学可以动手试试。
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中文分词工具在线PK新增:FoolNLTK、HITLTP、StanfordCoreNLP

继续中文分词在线PK之旅,上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具,这次再追加3个,分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装)、斯坦福大学的CoreNLP(stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP),现在可以在AINLP公众号测试一下:中文分词 我爱自然语言处理

以下是在Python3.x & Ubuntu16.04 的环境下测试及安装这些中文分词器:
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五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP

最近玩公众号会话停不下来:玩转腾讯词向量:Game of Words(词语的加减游戏),准备把NLP相关的模块搬到线上,准确的说,搬到AINLP公众号后台对话,所以,趁着劳动节假期,给AINLP公众号后台聊天机器人添加了一项新技能:中文分词线上PK,例如在AINLP公众号后台对话输入:中文分词 我爱自然语言处理,就可以得到五款分词工具的分词结果:

现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了,并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据,不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果,并不能全面说明问题,个人觉得,选择一个适合自己业务的分词器可能更重要,有的时候,还需要加一些私人定制的词库。

这次首先选了5款中文分词工具,严格的来说,它们不完全是纯粹的中文分词工具,例如SnowNLP, Thulac, HanLP都是很全面的中文自然语言处理工具,这次,先试水它们的中文分词模块。安装这些模块其实很简单,只要按官方文档的方法安装即可,以下做个简单介绍,在Python3.x的环境下测试,Ubuntu16.04 或 MacOS 测试成功。
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来,试试语音(识别)聊天(机器人)

周末娱乐一下,解锁AINLP公众号聊天机器人无名的语音(识别)聊天技能,不过只有语音识别,没有语音合成,这个目前基于微信公众号本身提供的语音识别接口,目前只能识别中文语音,感兴趣的同学可以先关注AINLP公众号,然后后台语音或者文字对话即可:

基于AINLP公众号的聊天机器人功能点,可以基于语音玩一些有趣的事情,例如中英翻译功能:

通过AINLP公众号的中文语音识别功能可以瞬间把手机变成一个中到英语音翻译助手,例如:

这里中括号里显示的是中文语音识别结果,供大家参考(调试)。
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