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)

1. Getting Started

Prerequisites

flask
pyhanlp
gensim
scikit-learn
numpy
jieba
mxnet

Installing

获取项目源码 :

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

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

安装项目:
```
$ pip install -e .
```
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
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

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

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

Sinosoid / Automatically-extract-news-person-speech