Hướng dẫn wordnet python install - cài đặt wordnet python

# WordNet

[! : //codecov.io/gh/anuragkumarak95/wordnet/branch/master/graph/badge.svg)] (https://codecov.io/gh Yêu cầu.io/github/anuragkumarak95/wordnet/requirements.svg?branch=master)THER(https://requires.io/github/anuragkumarak95/wordnet/requirements/?branch=master)
[](https://codecov.io/gh/anuragkumarak95/wordnet)
[](https://requires.io/github/anuragkumarak95/wordnet/requirements/?branch=master)

Tạo một mạng ** các từ đơn giản ** liên quan đến nhau bằng cách sử dụng API phát trực tuyến ** twitter **.

! [Được làm bằng Python-3.5] (http://forthebadge.com/images/badges/made-with-python.svg)

Các phần chính của dự án này.

* `Streamer`: ~/twitter_streaming.py*` tf-idf` gen: ~/wordnet/tf_idf_generator.py* `nn` words gene: ~/wordnet/nn_words.py .py
* `TF-IDF` Gene : ~/wordnet/tf_idf_generator.py
* `NN` words Gene :~/ wordnet/nn_words.py
* `NETWORK` Gene : ~/wordnet/word_net.py

## Sử dụng chức năng Streamer

1

1. Chuyển đến root-dir (~), tạo tệp config.py với các chi tiết được đề cập bên dưới: `` python # biến có chứa thông tin đăng nhập của người dùng để truy cập API phát trực tuyến Twitter # Liên kết này sẽ giúp bạn (http: // SocialMedia -Class.org/twittertutorial.html) access_token = "xxx-xx-xxxx" access_token_secret = "xxxxx" tiêu dùng_key = "xxxxxx" Chạy `streamer` với một mảng các từ lọc mà bạn muốn tìm nạp các tweet trên. ví dụ. `$ python twitter_streaming.py Xin chào HLO HALLO Namaste> data_file.txt` Điều này sẽ lưu một dòng theo dòng từ các tweet được lọc theo các từ được sử dụng như args trong` data_file.txt`.
```python
# Variables that contains the user credentials to access Twitter Streaming API
# this link will help you(http://socialmedia-class.org/twittertutorial.html)
access_token = "xxx-xx-xxxx"
access_token_secret = "xxxxx"
consumer_key = "xxxxxx"
consumer_secret = "xxxxxxxx"
```
1. run `Streamer` with an array of filter words that you want to fetch tweets on. eg. `$python twitter_streaming.py hello hi hallo namaste > data_file.txt` this will save a line by line words from tweets filtered according to words used as args in `data_file.txt`.

## Sử dụng mô -đun WordNet

1. `Bản sao repo` và cài đặt mô -đun WordNet bằng tập lệnh này,

$ python setup.py Cài đặt

1. Để tạo tệp cấu trúc `tf-idf` cho mọi tài liệu, hãy sử dụng:

`` `Python từ WordNet Nhập Find_TF_IDF
from wordnet import find_tf_idf

df, tf_idf = find_tf_idf (file_names = ['file/path2', 'file/path2', ..], # đường dẫn của các tệp sẽ được xử lý. /path.tfidfpkl ', # prev tf_idf để sửa đổi, định dạng tiêu chuẩn là. .tfidfpkl. Mặc định = Không)
file_names=['file/path2','file/path2',..], # paths of files to be processed.(create using twitter_streamer.py)
prev_file_path='prev/tf/idf/file/path.tfidfpkl', # prev TF_IDF file to modify over, format standard is .tfidfpkl. default = None
dump_path='path/to/dump/file.tfidfpkl' # dump_path if tf-idf needs to be dumped, format standard is .tfidfpkl. default = None
)

'' 'Nếu không có tệp nào được cung cấp tham số prev_file_path, tệp TF-idf mới sẽ được tạo và các giá trị TF-IDF khác sẽ được kết hợp với tệp trước đó và được bỏ tại Dump_path nếu được đề cập, nếu không sẽ chỉ trả về danh sách TF-IDF mới mới từ điển, và từ điển DF. '' '`` `1. Để sử dụng gen từ `nn` của mô -đun này, chỉ cần sử dụng wordnet.find_knn:
if no file is provided prev_file_path parameter, new TF-IDF file will be generated ,and else
TF-IDF values will be combined with previous file, and dumped at dump_path if mentioned,
else will only return the new tf-idf list of dictionaries, and df dictionary.
'''
```
1. To use `NN` Word Gene of this module, simply use wordnet.find_knn:

`` `Python từ WordNet nhập find_knn
from wordnet import find_knn

Words = find_knn (tf_idf = tf_idf, # tf_idf này được trả về bởi find_tf_idf () ở trên. 10 rand_on = true # rand_on = hoặc để bỏ qua ngẫu nhiên một vài từ hoặc hiển thị từ k ban đầu mặc định = true)
tf_idf=tf_idf, # this tf_idf is returned by find_tf_idf() above.
input_word='german', # a word for which k nearest neighbours are required.
k=10, # k = number of neighbours required, default=10
rand_on=True # rand_on = either to randomly skip few words or show initial k words default=True
)

'' 'Hàm này sẽ trả về một danh sách các từ liên quan chặt chẽ với Input_word được cung cấp tham khảo TF_IDF VAR được cung cấp cho nó. Sử dụng find_tf_idf () để thu thập var hoặc pickle.load () Một tệp kết xuất được bỏ bởi cùng một hàm tại thư mục bạn chọn. Tệp chứa 2 danh sách ở định dạng (IDF, TF_IDF). '' '`` `
This function will return a list of words closely related to provided input_word refering to
tf_idf var provided to it. either use find_tf_idf() to gather this var or pickle.load() a dump
file dumped by the same function at your choosen directory. the file contains 2 lists in format
(idf, tf_idf).
'''
```

1. Để tạo một từ `mạng`, sử dụng:

`` `Python từ WordNet Nhập Generate_Net
from wordnet import generate_net

Word_Net = Generate_Net (df = df, # df này được trả về bởi find_tf_idf () ở trên. kết xuất các tệp được tạo, tiêu chuẩn định dạng là .wrnt. default = none)
df=df, # this df is returned by find_tf_idf() above.
tf_idf=tf_idf, # this tf_idf is returned by find_tf_idf() above.
dump_path='path/to/dump.wrnt' # dump_path = path to dump the generated files, format standard is .wrnt. default=None
)

'' 'Hàm này trả về một lệnh của các thực thể từ, với từ là khóa. '' '`` `
this function returns a dict of Word entities, with word as key.
'''
```

1. Để truy xuất một từ `mạng`, sử dụng:

ings
from wordnet import retrieve_net

Word_Net = retrieve_Net ('path/to/network.wrnt' # path vào tệp mạng, tiêu chuẩn định dạng là. '' '`` `
'path/to/network.wrnt' # path to network file, format standard is .wrnt.
)
'''
this function returns a dictionary of Word entities, with word as key.
'''
```

1. Để truy xuất danh sách các từ ở độ sâu nào đó tạo thành một từ gốc trong mạng, hãy sử dụng:

`` `Python từ WordNet Nhập trở lại_net
from wordnet import return_net

words = return_net (word, # từ root trong quá trình này. Word_Net, # mạng từ được tạo từ Generate_Net () độ sâu = 1 # Độ sâu mà bạn muốn trình thu thập từ này đi qua.) '' '"Hàm này trả về danh sách các từ mà đang được cung cấp độ sâu từ từ gốc trong mạng được cung cấp. '' '`` `
word, # root word in this process.
word_net, # word network generated from generate_net()
depth=1 # depth to which you wish this word collector to traverse.
)
'''
This function returns a list of words that are at provided depth from root word in the
network provided.
'''
```

### Chạy thử nghiệm

Để chạy một bài kiểm tra chính thức, chỉ cần chạy tập lệnh này. `Python test.py`, mô -đun này sẽ trả về ** 0 ** nếu mọi thứ hoạt động như mong đợi.

test.py sử dụng dữ liệu mẫu được cung cấp [tại đây] (https://github.com/anuragkumarak95/wordnet/tree/master/test) và thực hiện Unittest trên `find_tf_idf ()`, `find_knn () .

> `Chức năng streamer` sẽ không được cung cấp theo phân phối mã này.Đó chỉ là một kịch bản độc lập với mô -đun.

#### Đóng góp được hoan nghênh ở đây

! [Được xây dựng với tình yêu] (http://forthebadge.com/images/badges/built-with-love.svg)

bởi [@anurag] (https://github.com/anuragkumarak95)