布尔玛下拉

布尔玛下拉是一个基于Python开发的自然语言处理工具，旨在帮助用户快速从文本中提取关键信息。它支持中文、英文等多种语言，能够进行分词、词频统计、关键词提取、文本分类等多种操作。布尔玛下拉已被广泛应用于文本挖掘、社交媒体分析、舆情监测等领域。

安装

你可以通过pip安装布尔玛下拉：

pip install blumaxla

使用

分词

下面的代码演示了如何使用布尔玛下拉进行中文文本分词：

import blumaxla
text = "今天天气真好，我想出去玩。"
tokens = blumaxla.tokenize(text, lang="zh")
print(tokens)

输出结果：

['今天', '天气', '真好', '，', '我', '想', '出去', '玩', '。']

词频统计

下面的代码演示了如何使用布尔玛下拉进行词频统计：

import blumaxla
text = "今天天气真好，我想出去玩。"
tokens = blumaxla.tokenize(text, lang="zh")
freq = blumaxla.word_freq(tokens)
print(freq.most_common(3))

输出结果：

[('今天', 1), ('天气', 1), ('真好', 1)]

关键词提取

下面的代码演示了如何使用布尔玛下拉进行中文文本关键词提取：

import blumaxla
text = "今天天气真好，我想出去玩。"
keywords = blumaxla.keywords(text, lang="zh")
print(keywords)

输出结果：

['出去', '天气', '今天', '真好']

文本分类

下面的代码演示了如何使用布尔玛下拉进行中文文本分类：

import blumaxla
text1 = "我喜欢看电影，尤其是科幻片。"
text2 = "我喜欢听音乐，尤其是流行歌曲。"
train = [("电影", text1), ("音乐", text2)]
classifier = blumaxla.TextClassifier(lang="zh")
classifier.train(train)
text3 = "最近我看了一部很好的科幻片。"
label = classifier.predict(text3)
print(label)

输出结果：

电影

想了解更多用法，请查看布尔玛下拉的官方文档：https://blumaxla.readthedocs.io/zh/latest/