Awesome
Table of contents
py_vncorenlp: A Python Wrapper for VnCoreNLP
Prerequisites <a name="prerequisites"></a>
Installation <a name="install"></a>
-
To install this Python wrapper for VnCoreNLP, users have to run the following command:
$ pip install py_vncorenlp
Example usage <a name="example"></a>
import py_vncorenlp
# Automatically download VnCoreNLP components from the original repository
# and save them in some local machine folder
py_vncorenlp.download_model(save_dir='/absolute/path/to/vncorenlp')
# Load VnCoreNLP
model = py_vncorenlp.VnCoreNLP(save_dir='/absolute/path/to/vncorenlp')
# Equivalent to: model = py_vncorenlp.VnCoreNLP(annotators=["wseg", "pos", "ner", "parse"], save_dir='/absolute/path/to/vncorenlp')
# Annotate a raw corpus
model.annotate_file(input_file="/absolute/path/to/input/file", output_file="/absolute/path/to/output/file")
# Annotate a raw text
model.print_out(model.annotate_text("Ông Nguyễn Khắc Chúc đang làm việc tại Đại học Quốc gia Hà Nội. Bà Lan, vợ ông Chúc, cũng làm việc tại đây."))
By default, the output is formatted with 6 columns representing word index, word form, POS tag, NER label, head index of the current word and its dependency relation type:
1 Ông Nc O 4 sub
2 Nguyễn_Khắc_Chúc Np B-PER 1 nmod
3 đang R O 4 adv
4 làm_việc V O 0 root
5 tại E O 4 loc
6 Đại_học N B-ORG 5 pob
...
For users who use VnCoreNLP only for word segmentation:
rdrsegmenter = py_vncorenlp.VnCoreNLP(annotators=["wseg"], save_dir='/absolute/path/to/vncorenlp')
text = "Ông Nguyễn Khắc Chúc đang làm việc tại Đại học Quốc gia Hà Nội. Bà Lan, vợ ông Chúc, cũng làm việc tại đây."
output = rdrsegmenter.word_segment(text)
print(output)
# ['Ông Nguyễn_Khắc_Chúc đang làm_việc tại Đại_học Quốc_gia Hà_Nội .', 'Bà Lan , vợ ông Chúc , cũng làm_việc tại đây .']