tagme 0.1.3

安装和设置

这个库由pypi托管。您可以使用以下命令安装它：

pip install tagme

要访问TagmeAPI，您必须注册（免费！）在d4science平台上获得一个授权token。

• 注册到D4Science TagMe VRE。
• 登录后，单击左侧面板上的show按钮以获取授权令牌。

使用标记名

在对web服务进行任何调用之前，需要设置模块级的GCUBE_TOKEN变量。您可以使用：

importtagme# Set the authorization token for subsequent calls.tagme.GCUBE_TOKEN="<Your token goes here>"

作为设置模块变量的替代方法，可以在每次调用时使用可选的gcube_token参数传递令牌。

注释

注释服务允许您查找文本中提到的实体并将它们链接到维基百科。 这就是所谓的sa2kb问题。您可以使用以下内容对文本进行批注：

lunch_annotations=tagme.annotate("My favourite meal is Mexican burritos.")# Print annotations with a score higher than 0.1foranninlunch_annotations.get_annotations(0.1):printann

annotate方法接受参数来设置语言（参数lang，默认为en）和其他内容。 有关详细信息，请参见代码。 注释与表示注释正确的可能性的rho分数相关联。在这个例子中，我们放弃 分数低于0.1的批注。

提及查找

提到查找服务允许您查找文本中哪些部分可能是对某个实体的提及，而无需将它们链接到任何实体。

tomatoes_mentions=tagme.mentions("I definitely like ice cream better than tomatoes.")formentionintomatoes_mentions.mentions:printmention

mentions参数接受默认为en的可选语言参数lang。

实体关联性

tagme还提供了实体对之间的语义关系。实体可以指定为维基百科标题 （比如Barack Obama）或者作为维基百科的id（比如534366，实体barack obama的id）。 获取实体之间关系的两种方法是relatedness_title（接受标题）和 relatedness_wid（接受维基百科ID）。两个方法都接受一对实体或一组对。 您可以提交任意大小的对的列表，但是TagmeWeb服务将每100对发出一个查询。 如果一个实体不存在，结果将是^ {TT14} $。

# Get relatedness between a pair of entities specified by title.rels=tagme.relatedness_title(("Barack Obama","Italy"))print"Obama and italy have a semantic relation of",rels.relatedness[0].rel# Get relatedness between a pair of entities specified by Wikipedia ID.rels=tagme.relatedness_wid((31717,534366))print"IDs 31717 and 534366 have a semantic relation of ",rels.relatedness[0].rel# Get relatedness between three pairs of entities specified by title.# The last entity does not exist, hence the value for that pair will be None.rels=tagme.relatedness_title([("Barack_Obama","Italy"),("Italy","Germany"),("Italy","BAD ENTITY NAME")])forrelinrels.relatedness:printrel# You can also build a dictionaryrels_dict=dict(rels)printrels_dict[("Barack Obama","Italy")]

变更日志

请参阅Changelog。