新闻言论观点提取

输入: 一段新闻文本(Text)

输出: 文中每个人物/实体的观点(List)

地址： http://39.100.3.165:8871/

1. Getting Started

Prerequisites

flask
pyhanlp
gensim
scikit-learn
numpy
jieba
mxnet

Installing

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1. 获取项目源码 :

   # clone the repository
   $ git clone https://github.com/4keyboardman/StandpointExtract.git
   $ cd StandpointExtract
   

2. 创建虚拟环境并激活:

   linux系统运行

   $ python3 -m venv venv
   $ . venv/bin/activate
   

   Windows系统运行cmd

   $ py -3 -m venv venv
   $ venv\Scripts\activate.bat
   

3. 安装项目:

   $ pip install -e .
   

4. 下载pyhanlp需要的数据包

   下载 data

   下载 jar与配置文件

   将下载好的文件直接放在pyhanlp模块的static文件夹下：

   StandpointExtract/venv/lib/python3.6/site-packages/pyhanlp/static/

   在终端执行如下命令进行测试，查看pyhanlp是否安装成功

   $ hanlp
   
   详情参考：https://github.com/hankcs/pyhanlp/wiki/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE
   

   如果报错，可以参考这里

5. 下载模型文件放在项目根目录下

   下载模型：https://pan.baidu.com/s/1hE-p3YTMnxJebzthDNPJbw

   解压文件:

   $ unzip instance.zip
   

2. Running

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linux系统运行:

$ export FLASK_APP=flaskr
$ export FLASK_ENV=development
$ flask run

Windows系统运行cmd:

> set FLASK_APP=flaskr
> set FLASK_ENV=development
> flask run

打开浏览器访问 http://127.0.0.1:5000

使用gunicorn启动：

$ gunicorn -D -w 1 -b 0.0.0.0:8871 "flaskr:create_app()"

api command

GET /cmd/model/reload: 重新加载instance中的模型文件
GET /cmd/extractor: 查询当前使用的判断句子结束的模型类型
GET /cmd/extractor/{type}: 设置判断句子结束的方法，type类型: 
    sif-句子相似度
    rnn-是否是人说的话
    mix-两者综合，默认类型

3. Start from scratch

如果想从零开始做一遍，你需要先参考Get-Data-from-MySQL-and-Train-Word2Vec训练词向量得到“说”的近义词

4. Acknowledgments

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• flask文档：https://dormousehole.readthedocs.io/en/latest/
• pyhanlp：https://github.com/hankcs/pyhanlp
• hanlp在线演示：http://hanlp.com/
• 普林斯顿句子向量论文：https://openreview.net/forum?id=SyK00v5xx
• 论文代码：https://github.com/PrincetonML/SIF
• 论文解读：https://blog.csdn.net/sinat_31188625/article/details/72677088#commentsedit
• 解读代码：https://github.com/jx00109/sentence2vec/blob/master/s2v-python3.py
• 云浮科技句法分析：https://www.yunfutech.com/demo?tab=1