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文档ArticutAPI 项目简介
项目概述
ArticutAPI 是一项用于中文断词和词性标注的服务，其不同于传统的统计方法，更多地依赖于语法结构进行计算。这种方法能够提供更准确和智能的文本分析，有助于各种场景下的中文自然语言处理任务。
产品特点
ArticutAPI 提供多个版本的服务，每个版本都针对于不同的应用场景：
- ArticutAPI：此版本采用 HTTP 请求形式，简单易用，适用于各种场景。
- MP_ArticutAPI：基于多进程处理的版本，适合大批量文本的分析处理。
- WS_ArticutAPI：基于 WebSocket 技术，支持即时文本处理，常用于聊天机器人等需要快速响应的应用。
性能对比
根据测试数据，ArticutAPI 的各种版本在处理速度上有所不同。通过 Docker 部署的 MP_ArticutAPI 由于采用批量处理，大大提升了处理速度，而 WS_ArticutAPI 则在实时性上表现优异。
使用方法
ArticutAPI 提供了非常简化的安装和使用方式。可以通过简单的指令进行安装：
pip3 install ArticutAPI
使用 Articut API 进行中文分词也非常方便：
from ArticutAPI import Articut
from pprint import pprint
username = "" # 用户名
apikey = "" # API 密钥
articut = Articut(username, apikey)
inputSTR = "会被大家盯上，才证明你有实力。"
resultDICT = articut.parse(inputSTR)
pprint(resultDICT)
自定义词典
ArticutAPI 允许用户定义自己的词典，以便在处理过程中识别和分析特定领域的词汇。例如：
{
"雷姆": ["小老婆"],
"艾蜜莉亚": ["大老婆"]
}
在代码中使用自定义词典可以如下面所示：
resultDICT = articut.parse(inputSTR, userDefinedDictFILE="./UserDefinedFile.json")
进阶用法
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不同级别的分词深度：用户可以选择 lv1 或 lv2 级别的分词，lv1 提供更细致的词分割，适合自然语言理解和自动翻译，而 lv2 提供词组级别的分割，适合文本分析。
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基于 TF-IDF 和 TextRank 的关键字提取：Articut 提供基于 TF-IDF 和 TextRank 算法的关键字提取功能，帮助用户从大量文本中快速提取重要信息。
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GraphQL 查询支持：ArticutAPI 集成了 GraphQL 查询支持，用户可以通过 GraphQL 查询来获取详细的分词结果，满足复杂的数据分析需求。
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交通观光信息集成：通过调用政府开放平台的数据，ArticutAPI 能识别并标记文本中的旅游景点信息，增强对地理位置信息的处理能力。
版本信息
ArticutAPI 支持多个版本以适应不断变化的用户需求。用户可以使用 API 获取最新版本信息和支持的功能。
总之，ArticutAPI 提供了一个高效而灵活的中文自然语言处理解决方案，尤其适合对文本进行深入分析和处理的场景。通过简单的接口设计和强大的功能，支持广泛的应用需求，从文本分析到智能聊天机器人开发，都能游刃有余。
