HarvestText文本挖掘和预处理工具

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。适用于许多文本预处理和初步探索性分析任务，在小说分析，网络文本，专业文献等领域都有潜在应用价值。

使用案例:

• 分析《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） 相关文章：一文看评论里的中超风云 

【注：本库仅完成实体分词和情感分析，可视化使用 matplotlib】

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。
  • 文本清洗
    • 处理URL, email, 微博等文本中的特殊符号和格式，去除所有标点等
  • 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。
  • 实体别名自动识别(更新！)
    • 从大量文本中自动识别出实体及其可能别名，直接用于实体链接。例子见这里
  • 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(调整)
    • 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。
  • 自动分段
    • 使用TextTiling算法，对没有分段的文本自动分段，或者基于已有段落进一步组织/重新分段
  • 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。
  • 英语支持
    • 本库主要旨在支持对中文的数据挖掘，但是加入了包括情感分析在内的少量英语支持
• 高层应用
  • 情感分析
    • 给出少量种子词（通用的褒贬义词语），得到语料中各个词语和语段的褒贬度。
  • 关系网络
    • 利用共现关系，获得关键词之间的网络。或者以一个给定词语为中心，探索与其相关的词语网络。
  • 文本摘要
    • 基于Textrank算法，得到一系列句子中的代表性句子。
  • 关键词抽取
    • 基于Textrank, tfidf等算法，获得一段文本中的关键词
  • 事实抽取
    • 利用句法分析，提取可能表示事件的三元组。
  • 简易问答系统
    • 从三元组中建立知识图谱并应用于问答，可以定制一些问题模板。效果有待提升，仅作为示例。

用法

首先安装， 使用pip

pip install --upgrade 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。