BosonNLP

BosonNLP is a node sdk for http://bosonnlp.com .

Installation

$ npm install bosonnlp

Usage

var bosonnlp = require('bosonnlp');
var nlp = new bosonnlp.BosonNLP('YOUR_API_KEY');
nlp.ner('成都商报记者 姚永忠', function (result) {
	console.log(result);
});
//[{"tag": ["ns", "n", "n", "nr"], 
//  "word": ["成都", "商报", "记者", "姚永忠"], 
//  "entity": [[0, 2, "product_name"], [3, 4, "person_name"]]}]

API

• tag(content, callback) - Tokenization and part of speech tagging.
• ner(content, callback) - Named-entity recognition.
• extractKeywords(content, callback) - Tokenization and compute word weight.
• sentiment(content, callback) - Automatic detection of opinions embodied in text.
• depparser(content, callback) - Work out the grammatical structure of sentences
• classify(content, callback) - categorization the given articles.
• suggest(term, callback) - Get relative words.

tag

POS Tagging DOC

var bosonnlp = require('bosonnlp');
var nlp = new bosonnlp.BosonNLP('YOUR_API_KEY');

var text = "这个世界好复杂";
boson.tag(text, function (data) {
	console.log(data);
});
// [{"tag": ["r", "n", "d", "a"], 
// "word": ["这个", "世界", "好", "复杂"]}]

var text = ['这个世界好复杂', '计算机是科学么'];
boson.tag(text, function (data) {
	data = JSON.parse(data); 

	// ["r", "n", "d", "a"]
	console.log(data[0].tag); 

	// ["这个", "世界", "好", "复杂"]
	console.log(data[0].word); 

	// ["n", "vshi", "n", "y"]
	console.log(data[1].tag); 

	// ["计算机", "是", "科学", "么"]
	console.log(data[1].word); 
});

ner

var bosonnlp = require('bosonnlp');
var nlp = new bosonnlp.BosonNLP('YOUR_API_KEY');
nlp.ner('成都商报记者 姚永忠', function (result) {
	console.log(result);
});
//[{"tag": ["ns", "n", "n", "nr"], 
//  "word": ["成都", "商报", "记者", "姚永忠"], 
//  "entity": [[0, 2, "product_name"], [3, 4, "person_name"]]}]

var content = ["对于该小孩是不是郑尚金的孩子，目前已做亲子鉴定，结果还没出来，",
                "纪检部门仍在调查之中。成都商报记者 姚永忠"];
nlp.ner(content, function (result) {
	console.log(result);
});
//[{"tag": ["p","r","n","vshi","d","vshi","nr","ude","n","wd","t","d","v","n","n","wd","n","d","d","v","wd"],
//  "word": ["对于","该","小孩","是","不","是","郑尚金","的","孩子","，","目前","已","做","亲子","鉴定","，",
// "结果","还","没","出来","，"], 
//  "entity": [[6, 7, "person_name"]]},
//  {"tag": ["n","n","d","p","v","f","wj","ns","n","n","nr"], 
//  "word": ["纪检","部门","仍","在","调查","之中","。","成都","商报","记者","姚永忠"], 
//  "entity": [[7,9,"product_name"],[9,10,"job_title"],[10,11,"person_name"]]}]

extractKeywords

var bosonnlp = require('bosonnlp');
var nlp = new bosonnlp.BosonNLP('YOUR_API_KEY');
var text = ["病毒式媒体网站：让新闻迅速蔓延"];
nlp.extractKeywords(text, function (data) {
	data = JSON.parse(data);
	console.log(data);
});

sentiment

var text = ['他是个傻逼','美好的世界'];
boson.sentiment(text, function (data) {
    // [非负面概率, 负面概率]
    // [[0.6519134382562579, 0.34808656174374203], [0.92706110187413, 0.07293889812586994]]
	console.log(data);
});

depparser

Depparser Doc

名称 | 解释 |举例 ----|--------|--- ROOT | 核心词 | 警察打击犯罪。 SBJ | 主语成分 | 警察打击犯罪。 OBJ | 宾语成分 | 警察打击犯罪。 PU | 标点符号 | 你好*!* TMP | 时间成分 | 昨天下午下雨了。 LOC | 位置成分 | 我在北京开会。 MNR | 方式成分 | 我以最快的速度冲向了终点。 POBJ | 介宾成分 | 他对客人很热情。 PMOD | 介词修饰 | 这个产品直到今天才完成。 NMOD | 名词修饰 | 这是一个大错误。 VMOD | 动词修饰 | 我狠狠地打了他。 VRD | 动结式 | （第二动词为第一动词结果） 福建省涌现出大批人才。 DEG | 连接词| “的”结构 我的妈妈是超人。 DEV | “地”结构| 他狠狠地看我一眼。 LC | 位置词结构 | 我在书房里吃饭。 M | 量词结构 | 我有一只小猪。 AMOD | 副词修饰 | 一批大中企业折戟上海。 PRN | 括号成分 | 北京（首都）很大。 VC | 动词| “是”修饰 我把你看做是妹妹。 COOR | 并列关系 | 希望能贯彻 执行该方针 CS | 从属连词成分 | 如果可行，我们进行推广。 DEC | 关系从句| “的” 这是以前不曾遇到过的情况。

var text = ['我以最快的速度吃了午饭']
boson.depparser(text, function (data) {
	console.log("depparser:", data);
});

classify

Classes Doc

编号 | 分类 ----|---- 0 | 体育 1 | 教育 2 | 财经 3 | 社会 4 | 娱乐 5 | 军事 6 | 国内 7 | 科技 8 | 互联网 9 | 房产 10 | 国际 11 | 女人 12 | 汽车 13 | 游戏

var text = ['俄否决安理会谴责叙军战机空袭阿勒颇平民',
			'邓紫棋谈男友林宥嘉：我觉得我比他唱得好',
			'Facebook收购印度初创公司'];
boson.classify(text, function (data) {
    // [5, 4, 8]
	console.log("classify:", data);
	test.done();
});

suggest

var term = '粉丝';
boson.suggest(term, function (data) {
	console.log("suggest:", data);
});

var options = {};
// options.top_k default 10
options.top_k = 2;
boson.suggest(term, options, function (data) {
	console.log("suggest:", data);
});