goolabs 0.3.0

morph

Morphological analysis for Japanese.

See also https://labs.goo.ne.jp/api/2015/1302/

from goolabs import GoolabsAPI

app_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
api = GoolabsAPI(app_id)

# See sample response below.
sample_response = api.morph(sentence=u"日本語を分析します。")

# All the arguments of this func.
api.morph(
       request_id="morph-req001",
       sentence=u"日本語を分析します。",
       info_filter="form|pos|read",
       pos_filter=u"名詞|格助詞|動詞活用語尾|動詞接尾辞|句点",
       )

# Possible parts of speech, please refer to the following URL.
# https://labs.goo.ne.jp/api/2015/1158/

Sample response.

{
  "word_list": [
    [
      [ "日本語", "名詞", "ニホンゴ" ],
      [ "を", "格助詞", "ヲ" ],
      [ "分析", "名詞", "ブンセキ" ],
      [ "し", "動詞活用語尾", "シ" ],
      [ "ます", "動詞接尾辞", "マス" ],
      [ "。", "句点", "＄" ]
    ]
  ],
  "request_id": "labs.goo.ne.jp\t1419262824\t0"
}

similarity

Scoring the similarity of two words.

See also https://labs.goo.ne.jp/api/2015/1295/

from goolabs import GoolabsAPI

app_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
api = GoolabsAPI(app_id)

# See sample response below.
ret = api.similarity(query_pair=["windows", u"ウィンドウズ"])

# All the arguments of this func.
api.similarity(
       request_id="similarity-req001",
       query_pair=["windows", u"ウィンドウズ"]
       )

Sample response.

{
  "score": 0.7679829666474438,
  "request_id": "labs.goo.ne.jp\t1419263621\t0"
}

hiragana

Convert the Japanese to Hiragana or Katakana.

See also https://labs.goo.ne.jp/api/2015/1293/

from goolabs import GoolabsAPI

app_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
api = GoolabsAPI(app_id)

# See sample response below.
ret = api.hiragana(sentence=u"漢字が混ざっている文章", output_type="hiragana")

# All the arguments of this func.
api.hiragana(
       request_id="hiragana-req001",
       sentence=u"漢字が混ざっている文章",
       output_type="hiragana" # hiragana or katakana
       )

Sample response.

{
  "output_type": "hiragana",
  "converted": "かんじが まざっている ぶんしょう",
  "request_id": "labs.goo.ne.jp\t1419263773\t0"
}

entitiy

Extract the unique representation from sentence.

see also https://labs.goo.ne.jp/api/2015/1299/.

from goolabs import GoolabsAPI

app_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
api = GoolabsAPI(app_id)

# See sample response below.
ret = api.entity(sentence=u"鈴木さんがきょうの9時30分に横浜に行きます。")

# All the arguments of this func.
api.entity(
       request_id="entity-req001",
       sentence=u"鈴木さんがきょうの9時30分に横浜に行きます。"
       class_filter=u"ART|ORG|PSN|LOC|DAT|TIM"
       )

Sample response.

{
  "ne_list": [
    [ "鈴木", "PSN" ],
    [ "きょう", "DAT" ],
    [ "9時30分", "TIM" ],
    [ "横浜", "LOC" ]
  ],
  "request_id": "labs.goo.ne.jp\t1419264063\t0"
}

shortsum

Summarizes the sent-in Japanese reviews into a short summary.

see also https://labs.goo.ne.jp/api/2015/1305/

from goolabs import GoolabsAPI

app_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
api = GoolabsAPI(app_id)

# See sample response below.
ret = api.shortsum(
     review_list=[
        "機能は限られていますが、必要十分でしょう。",
        "価格も安いと思います。お店の対応もよかったです。",
        "このシリーズを買うの3台目になりました。黒の発色が綺麗です。"
        "値段を考えれば十分すぎる性能で",
     ]
)

# All the arguments of this func.
api.shortsum(
     request_id="shortsum-req001",
     review_list=[
        "機能は限られていますが、必要十分でしょう。",
        "価格も安いと思います。お店の対応もよかったです。",
        "このシリーズを買うの3台目になりました。黒の発色が綺麗です。"
        "値段を考えれば十分すぎる性能で",
     ],
     length=60  # 60 or 120 or 180
 )

Sample response.

{
  "length": 60,
  "summary": "黒の発色が綺麗です。機能は限られていますが、必要十分でしょう。価格も安いと思います。",
  "request_id": "shortsum-req001"
}

keyword

Extracts “Japanese keywords”, such as person names, location names, and so on, from an input document consisting of a title and a body.

see also https://labs.goo.ne.jp/api/2015/1325/

from goolabs import GoolabsAPI

app_id = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
api = GoolabsAPI(app_id)

# See sample response below.
ret = api.keyword(
    title="「和」をコンセプトとする 匿名性コミュニケーションサービス「MURA」",
    body="NTTレゾナント株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：若井 昌宏",
)

# All the arguments of this func.
api.keyword(
    request_id="keyword-req001",
    title="「和」をコンセプトとする 匿名性コミュニケーションサービス「MURA」",
    body="NTTレゾナント株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：若井 昌宏",
    max_num=10,
    forcus="ORG",
)

Sample response.

{
  "keywords": [
    {"和": 0.5893},
    {"コンセプト": 0.5893},
    {"匿名性": 0.5893},
    {"コミュニケーションサービス": 0.5893},
    {"MURA": 0.5893},
    {"NTTレ ゾナント株式会社": 0.35},
    {"本社": 0.35}, {"東京都港区": 0.35},
    {"代表取締役社長": 0.35},
    {"若井": 0.35}
  ],
  "request_id": "labs.goo.ne.jp\t1457928295\t0"
}

Other tips

You can see the HTTP response you called right before.

api = GoolabsAPI(app_id)
api.morph(sentence=u"日本語を分析します。")

# api.response is a instance of "requests.Response".
print(api.response.status_code) # => 200
print(api.response.json()) # => raw json data.

Set environment variable GOOLABS_APP_ID

To use this cli, it is recommended to set the environment variable GOOLABS_APP_ID.

# write your shell setting files(ex ~/.bashrc).
export GOOLABS_APP_ID=xxxxxxxxxxxxxxx

You may pass the App id every time you use it, but it’s not recommended.

$ goolabs morph --app-id xxxxx 日本語を分析します。

morph

$ goolabs morph --help
Usage: goolabs morph [OPTIONS] [SENTENCE]

  Morphological analysis for Japanese.

Options:
  -a, --app-id TEXT
  -r, --request-id TEXT
  -i, --info-filter TEXT  form,pos,read
  -p, --pos-filter TEXT   名詞,句点,格助詞..etc
  -f, --file FILENAME
  -j, --json / --no-json
  --help                  Show this message and exit.

Sample usage.

$ goolabs morph 日本語を分析します。
日本語,名詞,ニホンゴ
を,格助詞,ヲ
分析,名詞,ブンセキ
し,動詞活用語尾,シ
ます,動詞接尾辞,マス
。,句点,＄

# more option
$ goolabs morph --info-filter form,pos,read --pos-filter 名詞,句点 日本語を分析します。

# specify a file as an alternative to the sentence
$ goolabs morph --file sentence.txt

# get raw json
$ goolabs morph --json --request-id req001 日本語
{
  "word_list": [
    [
      [
        "日本語",
        "名詞",
        "ニホンゴ"
      ]
    ]
  ],
  "request_id": "req001"
}

similarity

$ goolabs similarity --help
Usage: goolabs similarity [OPTIONS] QUERY_PAIR...

  Scoring the similarity of two words.

Options:
  -a, --app-id TEXT
  -r, --request-id TEXT
  -j, --json / --no-json
  --help                  Show this message and exit.

Sample usage.

$ goolabs similarity ウィンドウズ windows
0.767982966647

# get raw json.
$ goolabs similarity --json --request-id req002 ウィンドウズ windows
{
  "score": 0.7679829666474438,
  "request_id": "req002"
}

hiragana

$ goolabs hiragana --help
Usage: goolabs hiragana [OPTIONS] [SENTENCE]

  Convert the Japanese to Hiragana or Katakana.

Options:
  -o, --output-type [hiragana|katakana]
  -a, --app-id TEXT
  -r, --request-id TEXT
  -f, --file FILENAME
  -j, --json / --no-json
  --help                          Show this message and exit.

Sample usage.

$ goolabs hiragana 日本語
にほんご

# convert to Katakana
$ goolabs hiragana --output-type katakana 日本語
ニホンゴ

# specify a file as an alternative to the sentence
$ goolabs hiragana --file sentence.txt

# get raw json
$ goolabs hiragana --json --request-id req003 日本語
{
  "output_type": "hiragana",
  "converted": "にほんご",
  "request_id": "req003"
}

entity

$ goolabs entity --help
Usage: goolabs entity [OPTIONS] [SENTENCE]

  Extract unique representation from sentence.

Options:
  -c, --class-filter TEXT  ART,ORG,PSN,LOC,DAT
  -a, --app-id TEXT
  -r, --request-id TEXT
  -f, --file FILENAME
  -j, --json / --no-json
  --help                   Show this message and exit.

Sample usage.

$ goolabs entity 佐藤氏、2014年12月に足の小指骨折し豊洲の病院へ
佐藤,PSN
2014年12月,DAT
豊洲,LOC

# more option
$ goolabs entity --class-filter PSN,LOC 佐藤氏、2014年12月に足の小指骨折し豊洲の病院へ

# specify a file as an alternative to the sentence
$ goolabs entity --file sentence.txt

# get raw json
$ goolabs entity --json --request-id req004 佐藤氏
{
  "ne_list": [
    [
      "佐藤",
      "PSN"
    ]
  ],
  "request_id": "req004"
}

shortsum

$ goolabs shortsum --help
Usage: goolabs shortsum [OPTIONS] [REVIEW]

  Summarize reviews into a short summary.

Options:
  -a, --app-id TEXT
  -l, --length [60|120|180]
  -r, --request-id TEXT
  -f, --file FILENAME
  -j, --json / --no-json
  --help                  Show this message and exit.

Sample usage.

$ goolabs shortsum このシリーズを買うの3台目になりました。黒の発色が綺麗です
黒の発色が綺麗です。

# more option
$ goolabs shortsum --length 180 黒の発色が綺麗です...

# specify a file as an alternative to the review
$ goolabs shortsum --file review.txt

# get raw json
$ goolabs shortsum --json --request-id req005 このシリーズを買うの3台目になりました。黒の発色が綺麗です
{
  "length": 120,
  "summary": "黒の発色が綺麗です。",
  "request_id": "req005"
}

keyword

$ goolabs keyword --help
Usage: goolabs keyword [OPTIONS] TITLE [BODY]

  Extract "keywords" from an input document.

Options:
  -a, --app-id TEXT
  -m, --max_num INTEGER
  -fo, --forcus [ORG|PSN|LOC]
  -r, --request-id TEXT
  -f, --file FILENAME
  -j, --json / --no-json
  --help                       Show this message and exit.

Sample usage.

$ goolabs keyword "匿名性コミュニケーションサービス「MURA」" "NTTレゾナント株式会社"
匿名性,0.6
コミュニケーションサービス,0.6
MURA,0.6
NTTレゾナント株式会社,0.4

# more option
$ goolabs keyword --max_num 2 --forcus ORG "匿名性コミュニケーションサービス「MURA」" "NTTレゾナント株式会社"

# specify a file as an alternative to the body
$ goolabs keyword  --file body.txt "匿名性コミュニケーションサービス「MURA」"

# get raw json
$ goolabs keyword --json --request-id req006 "匿名性コミュニケーションサービス「MURA」" "NTTレゾナント株式会社"
{
  "keywords": [
    { "匿名性": 0.6 },
    { "コミュニケーションサービス": 0.6 },
    { "MURA": 0.6 },
    { "NTTレゾナント株式会社": 0.4 }
  ],
  "request_id": "req006"
}

0.3.0(Mar 14, 2016)

• Add new api “keyword”.

0.2.2(Jul 12, 2015)

• Add “-l” option for “goolabs shortsum” command.

0.2.0(Jul 12, 2015)

• Add new api “shortsum”.

• improved unit test code

0.1.2(Jan 1, 2015)

• Exclude test code from installed packages

0.1.1(Dec 31, 2014)

• Add unit test for commandline tools.

0.1.0(Dec 25, 2014)

• First release