معرفی شرکت ها


country-named-entity-recognition-0.4


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Finds countries in a string
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل country-named-entity-recognition-0.4
نام country-named-entity-recognition
نسخه کتابخانه 0.4
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Thomas Wood
ایمیل نویسنده -
آدرس صفحه اصلی https://fastdatascience.com/country-named-entity-recognition/
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/country-named-entity-recognition/
مجوز MIT
Country named entity recognition ================================ Developed by Fast Data Science, https://fastdatascience.com Source code at https://github.com/fastdatascience/country_named_entity_recognition Python library for finding country names in a string. Please note this library finds only high confidence countries. A text such as “America” is ambiguous. It also only finds the English names of these countries. Names in the local language are not supported. Requirements ============ Python 3.9 and above pycountry 22.1.10 Installation ============ :: pip install country-named-entity-recognition Usage examples ============== Example 1 --------- :: from country_named_entity_recognition import find_countries find_countries("We are expanding in the UK") outputs a list of tuples. :: [(Country(alpha_2='GB', alpha_3='GBR', flag='🇬🇧', name='United Kingdom', numeric='826', official_name='United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland'), <re.Match object; span=(1, 15), match='united kingdom'>)] Example 2 --------- The tool’s default behaviour assumes countries are correctly capitalised and punctuated: :: from country_named_entity_recognition import find_countries find_countries("I want to visit france.") will not return anything. However, if your text comes from social media or another non-moderated source, you might want to allow case-insensitive matching: :: from country_named_entity_recognition import find_countries find_countries("I want to visit france.", is_ignore_case=True) Example 3 --------- This illustrates how you can bring context into the tool. If we encounter the string “Georgia”, by default it refers to the US state. :: from country_named_entity_recognition import find_countries find_countries("Gladys Knight and the Pips wrote the Midnight Train to Georgia") will return an empty list. But what happens if we include a clear contextual clue? :: from country_named_entity_recognition import find_countries find_countries("Salome Zourabichvili is the current president of Georgia.") returns :: [(Country(alpha_2='GE', alpha_3='GEO', flag='🇬🇪', name='Georgia', numeric='268'), <re.Match object; span=(34, 41), match='Georgia'>)] You can force the latter behaviour: :: from country_named_entity_recognition import find_countries find_countries("I want to visit Georgia.", is_georgia_probably_the_country=True) Adding custom variants ====================== If you find that a variant country name is missing, you can add it using the *add_custom_variants* method. Let’s imagine we want to add Neverneverland as a synonym for the UAE: :: from country_named_entity_recognition import find_countries, add_custom_variants add_custom_variants(["Neverneverland"], "AE") find_countries("I want to visit Neverneverland") Raising issues ============== If you find a problem, you are welcome either to raise an issue at https://github.com/fastdatascience/country_named_entity_recognition/issues or to make a pull request and I will merge it into the project. Who to contact ============== Thomas Wood at https://fastdatascience.com


نیازمندی

مقدار نام
==22.1.10 pycountry


نحوه نصب


نصب پکیج whl country-named-entity-recognition-0.4:

    pip install country-named-entity-recognition-0.4.whl


نصب پکیج tar.gz country-named-entity-recognition-0.4:

    pip install country-named-entity-recognition-0.4.tar.gz