Skip to content

Latest commit

 

History

History
217 lines (159 loc) · 17.5 KB

README_TH.md

File metadata and controls

217 lines (159 loc) · 17.5 KB
Raw

PyThaiNLP: Thai Natural Language Processing in Python

pypi Python 3.7 License Download Build status Coverage Status Codacy Badge FOSSA Status Google Colab Badge DOI
PyThaiNLP เป็นไลบารีภาษาไพทอนสำหรับประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยเน้นภาษาไทย

ข่าวสาร

คุณสามารถพูดคุยหรือแชทกับทีม PyThaiNLP หรือผู้สนับสนุนคนอื่น ๆ ได้ที่ Chat on Matrix

รุ่น คำอธิบาย สถานะ
5.0.3 Stable Change Log
dev Release Candidate for 5.1 Change Log

ติดตามพวกเราบน PyThaiNLP Facebook page เพื่อรับข่าวสารเพิ่มเติม

เริ่มต้นกับ PyThaiNLP

พวกเราได้จัดทำ PyThaiNLP Get Started Tutorial สำหรับสำรวจความสามารถของ PyThaiNLP; พวกเรามีเอกสารสอนใช้งาน สามารถศึกษาได้ที่ หน้า tutorial.

อ่านเอกสารล่าสุดได้ที่ https://pythainlp.github.io/docs.

พวกเราพยายามทำให้โมดูลใช้งานได้ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้; ตัวอย่างเช่น บางชุดข้อมูล (เช่น รายการคำและตัวแบบภาษา) จะถูกดาวน์โหลดอัตโนมัติเมื่อมีการเรียกใช้งาน โดย PyThaiNLP จะจัดเก็บข้อมูลเหล่านั้นไว้ในโฟลเดอร์ ~/pythainlp-data เป็นค่าเริ่มต้น แต่ผู้ใช้งานสามารถระบุตำแหน่งที่ต้องการได้เองผ่านค่า environment variable PYTHAINLP_DATA_DIR อ่านรายละเอียดคลังข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ PyThaiNLP/pythainlp-corpus.

ความสามารถ

PyThaiNLP มีความสามารถพื้นฐานสำหรับการประมวลผลภาษาไทย ตัวอย่างเช่นการกำกับหน้าที่ของคำ (part-of-speech tagging) การแบ่งหน่วยของข้อความตามหลักภาษาศาสตร์ (พยางค์ คำ และประโยค) บางความสามารถสามารถใช้งานได้ผ่านทางคอมมานด์ไลน์

รายการความสามารถ
  • ชุดตัวอักขระและคำภาษาไทยที่เรียกใช้ได้สะดวก เช่น พยัญชนะ (pythainlp.thai_consonants), สระ (pythainlp.thai_vowels), ตัวเลข (pythainlp.thai_digits), และคำหยุด (stop word) (pythainlp.corpus.thai_stopwords) -- ซึ่งเทียบได้กับค่าคงที่มาตรฐานในไพทอนอย่าง string.letters, string.digits, และ string.punctuation
  • Thai linguistic unit segmentation/tokenization, including sentence (sent_tokenize), word (word_tokenize), and subword segmentations based on Thai Character Cluster (subword_tokenize)
  • Thai part-of-speech taggers (pos_tag)
  • Thai spelling suggestion and correction (spell and correct)
  • Thai transliteration (transliterate)
  • Thai soundex (soundex) with three engines (lk82, udom83, metasound)
  • Thai collation (sort by dictionoary order) (collate)
  • Read out number to Thai words (bahttext, num_to_thaiword)
  • Thai datetime formatting (thai_strftime)
  • Thai-English keyboard misswitched fix (eng_to_thai, thai_to_eng)
  • Command-line interface for basic functions, like tokenization and pos tagging (run thainlp in your shell)

อ่านรายละเอียดได้ที่ tutorials

การติดตั้ง

pip install --upgrade pythainlp

วิธีดังกล่าวเป็นการติดตั้งรุ่นเสถียรของ PyThaiNLP PyThaiNLP ใช้ pip สำหรับจัดการโมดูลและใช้ PyPI เป็นช่องทางหลักในการแจกจ่ายโมดูล อ่านรายละเอียดได้ที่ https://pypi.org/project/pythainlp/

ความแตกต่างในแต่ละรุ่น:

  • รุ่นเสถียร: pip install --upgrade pythainlp
  • รุ่นก่อนเสถียร (near ready): pip install --upgrade --pre pythainlp
  • รุ่นที่กำลังพัฒนา (likely to break things): pip install https://github.com/PyThaiNLP/pythainlp/archive/dev.zip

ตัวเลือกการติดตั้ง

บางความสามารถ เช่น Thai WordNet ต้องการโมดูลภายนอกในการทำงานนอกจาก PyThaiNLP ซึ่งในตอนติดตั้ง คุณจะต้องติดตั้งส่วนขยายพิเศษที่จำเป็นหรือ "extras" โดยระบุชื่อลงใน [name] ต่อท้าย pythainlp:

pip install pythainlp[extra1,extra2,...]
รายการสำหรับติดตั้งผ่าน extras
  • full (ติดตั้งทุกอย่าง)
  • attacut (เพื่อสนับสนุน attacut ซึ่งเป็นตัวตัดคำที่ทำงานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ)
  • benchmarks (สำหรับ word tokenization benchmarking)
  • icu (สำหรับการรองรับ ICU หรือ International Components for Unicode ในการถอดเสียงเป็นอักษรและการตัดแบ่งคำ)
  • ipa (สำหรับการรองรับ IPA หรือ International Phonetic Alphabet ในการถอดเสียงเป็นอักษร)
  • ml (เพื่อให้สนับสนุนตัวแบบภาษา ULMFiT สำหรับการจำแนกข้อความ)
  • thai2fit (สำหรับ Thai word vector)
  • thai2rom (สำหรับการถอดอักษรไทยเป็นอักษรโรมัน)
  • wordnet (สำหรับ Thai WordNet API)

สำหรับโมดูลที่ต้องการ สามารถดูรายละเอียดได้ที่ตัวแปร extras ใน setup.py.

Command-line

บางความสามารถของ PyThaiNLP สามารถใช้งานผ่าน command line ได้โดยใช้ thainlp

ตัวอย่าง, แสดงรายละเอียดของชุดข้อมูล:

thainlp data catalog

แสดงวิธีใช้งาน:

thainlp help

ผู้ใช้งาน Python 2

  • PyThaiNLP 2 สนับสนุน Python 3.6 ขึ้นไป บางความสามารถ สามารถใช้งานกับ Python 3 รุ่นก่อนหน้าได้ แต่ไม่ได้มีการทดสอบว่าใช้งานได้หรือไม่ อ่านเพิ่มเติม 1.7 -> 2.0 change log.
  • ผู้ใช้งาน Python 2.7 สามารถใช้งาน PyThaiNLP 1.6

การอ้างอิง

หากคุณใช้ซอฟต์แวร์ PyThaiNLP ในโครงงานหรืองานวิจัยของคุณ คุณสามารถอ้างอิงได้ตามนี้

Wannaphong Phatthiyaphaibun, Korakot Chaovavanich, Charin Polpanumas, Arthit Suriyawongkul, Lalita Lowphansirikul, & Pattarawat Chormai. (2016, Jun 27). PyThaiNLP: Thai Natural Language Processing in Python. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3519354

โดยสามารถใช้ BibTeX นี้:

@misc{pythainlp,
    author       = {Wannaphong Phatthiyaphaibun, Korakot Chaovavanich, Charin Polpanumas, Arthit Suriyawongkul, Lalita Lowphansirikul, Pattarawat Chormai},
    title        = {{PyThaiNLP: Thai Natural Language Processing in Python}},
    month        = Jun,
    year         = 2016,
    doi          = {10.5281/zenodo.3519354},
    publisher    = {Zenodo},
    url          = {http://doi.org/10.5281/zenodo.3519354}
}

บทความของเราในงานประชุมวิชาการ NLP-OSS 2023:

Wannaphong Phatthiyaphaibun, Korakot Chaovavanich, Charin Polpanumas, Arthit Suriyawongkul, Lalita Lowphansirikul, Pattarawat Chormai, Peerat Limkonchotiwat, Thanathip Suntorntip, and Can Udomcharoenchaikit. 2023. PyThaiNLP: Thai Natural Language Processing in Python. In Proceedings of the 3rd Workshop for Natural Language Processing Open Source Software (NLP-OSS 2023), pages 25–36, Singapore, Singapore. Empirical Methods in Natural Language Processing.

โดยสามารถใช้ BibTeX นี้:

@inproceedings{phatthiyaphaibun-etal-2023-pythainlp,
    title = "{P}y{T}hai{NLP}: {T}hai Natural Language Processing in Python",
    author = "Phatthiyaphaibun, Wannaphong  and
      Chaovavanich, Korakot  and
      Polpanumas, Charin  and
      Suriyawongkul, Arthit  and
      Lowphansirikul, Lalita  and
      Chormai, Pattarawat  and
      Limkonchotiwat, Peerat  and
      Suntorntip, Thanathip  and
      Udomcharoenchaikit, Can",
    editor = "Tan, Liling  and
      Milajevs, Dmitrijs  and
      Chauhan, Geeticka  and
      Gwinnup, Jeremy  and
      Rippeth, Elijah",
    booktitle = "Proceedings of the 3rd Workshop for Natural Language Processing Open Source Software (NLP-OSS 2023)",
    month = dec,
    year = "2023",
    address = "Singapore, Singapore",
    publisher = "Empirical Methods in Natural Language Processing",
    url = "https://aclanthology.org/2023.nlposs-1.4",
    pages = "25--36",
    abstract = "We present PyThaiNLP, a free and open-source natural language processing (NLP) library for Thai language implemented in Python. It provides a wide range of software, models, and datasets for Thai language. We first provide a brief historical context of tools for Thai language prior to the development of PyThaiNLP. We then outline the functionalities it provided as well as datasets and pre-trained language models. We later summarize its development milestones and discuss our experience during its development. We conclude by demonstrating how industrial and research communities utilize PyThaiNLP in their work. The library is freely available at https://github.com/pythainlp/pythainlp.",
}

ร่วมสนับสนุน PyThaiNLP

  • กรุณา fork แล้วพัฒนาต่อ จากนั้นสร้าง pull request กลับมา :)
  • สำหรับเอกสารแนะนำและอื่น ๆ รวมถึงการอ้างอิงขั้นตอนที่เราใช้งาน สามารถเข้าไปศึกษาเพิ่มเติมได้ที่หน้า contributing

ใครใช้ PyThaiNLP?

คุณสามารถอ่านได้ที่ INTHEWILD.md

สัญญาอนุญาต

สัญญาอนุญาต
ต้นรหัสซอร์สโค้ดและโน๊ตบุ๊กของ PyThaiNLP Apache Software License 2.0
ฐานข้อมูลภาษา ชุดข้อมูล และเอกสารที่สร้างโดยโครงการ PyThaiNLP Creative Commons Zero 1.0 Universal Public Domain Dedication License (CC0)
Language models created by PyThaiNLP Creative Commons Attribution 4.0 International Public License (CC-by)
สำหรับฐานข้อมูลภาษาและโมเดลอื่นที่อาจมาพร้อมกับซอฟต์แวร์ PyThaiNLP ดู Corpus License

บัตรโมเดล

สำหรับรายละเอียดทางเทคนิค ข้อควรระวัง และข้อคำนึงทางจริยธรรมของตัวแบบ (โมเดล) ที่ใช้ใน PyThaiNLP กรุณาดูที่ Model cards

ผู้สนับสนุน

VISTEC-depa Thailand Artificial Intelligence Research Institute

ตั้งแต่ปี 2562 การสมทบพัฒนา PyThaiNLP โดย กรกฎ เชาวะวณิช และ ลลิตา โล่พันธุ์ศิริกุล สนับสนุนโดย VISTEC-depa Thailand Artificial Intelligence Research Institute

สร้างด้วย ❤️ | ทีม PyThaiNLP 💻 | "เราสร้างการประมวลผลภาษาไทย" 🇹🇭
เรามีที่เก็บข้อมูลอย่างเป็นทางการที่เดียวที่ https://github.com/PyThaiNLP/pythainlp และมีที่เก็บสำเนาอีกแห่งที่ https://gitlab.com/pythainlp/pythainlp
โปรดระมัดระวังซอฟต์แวร์ประสงค์ร้ายหรือมัลแวร์ ถ้าคุณใช้โค้ดจากที่เก็บข้อมูลอื่นนอกเหนือจากที่ GitHub และ GitLab ข้างต้น