大家好，JioNLP(https://github.com/dongrixinyu/JioNLP)目前已经在Github上有了1600星的点赞，下载安装量大概有几万了。
被使用最多的功能，也是被问得最多的，主要是关键短语抽取、时间语义解析、地址按省市县三级解析等等。其它功能较少使用到。然而，作为开发者，我自己在工作中经常用到的一些功能函数，甚少被关注或者提问，因此，本文主要是向大家介绍几个我平时常用，但是大家少有关注到的功能函数。
一、判断一个字符串是否包含中文
NLP 里有一类任务是文本抽取和解析类任务，经常需要使用一些工具从 PDF、word 等 文档中抽取出相关信息，并基于逻辑对这些文本数据信息进行清洗和提取。
如果你做过上述的规则编写，那么肯定少不了经常判断文本中是否有数字、是否有中文汉字等等。
JioNLP 提供了若干函数用于判断：
jio.check_any_chinese_char 判断文本中是否包含中文汉字
>>> import jionlp as jio
>>> print(jio.check_any_chinese_char('【新华社消息】（北京时间）从昨天...'))
# True
-
检查文本中是否包含中文字符，若 至少包含一个，则返回 True，否则返回 False。若为空字符串，返回 False。
jio.check_all_chinese_char 判断文本中是否全部都是汉字
>>> import jionlp as jio
>>> print(jio.check_all_chinese_char('【新华社消息】（北京时间）从昨天...'))
# False
-
检查文本中是否全部都是中文字符，若全部都是，则返回 True；若至少有一个不是中文字符，否则返回 False。若为空字符串，返回 False
-
除了判断汉字之外，还有判断阿拉伯数字的方法
check_any_arabic_num和check_all_arabic_num两个。使用方法也和上面一样。
二、分句
分句实在是太基础了，面对长文本，都需要做分句处理。
这听起来是个简单的问题，但是，在中文中，还是有一些引号、冒号等标点符号情况较为特殊，此时，jio.split_sentence 函数就派上了用场。
>>> import jionlp as jio
>>> text = '他说：“中华古汉语，泱泱大国，历史传承的瑰宝。。。”'
>>> res = jio.split_sentence(text, criterion='fine')
>>> print(res)
# ['他说：', '“中华古汉语，', '泱泱大国，', '历史传承的瑰宝。。。”']
-
注意这个例子中，包含了引号，冒号，这些都是 jionlp 工具可以完美解决的。 -
criterion指的是分类标准，可以选择fine或者coarse两种，分别表示了精细的和粗糙的分句方式，适用于不同的任务场景。
三、加载停用词典
停用词典，人人都用，你是怎么使用的？是不是每次都得找一下词典，再写个读写文件的代码？而且网上流行的百度、北大、讯飞停用词典，也不知道该选择哪个好。
为了方便加载停用词典，我将综合上述多个词典的停用词典，整理在了 jionlp 中，只需要执行
import jionlp as jio
stopwords_list = jio.stopwords_loader()
-
是不是很方便，再也不用自己留存了。
四、货币金额抽取
有小伙伴是做一些裁判文书、招股说明书解析的，这也属于NLP 的范畴，里面免不了涉及一些货币金额的解析，例如上市公司的毛利、净利润、支出等等。判决文书中的赔偿金额等等。此时，货币金额解析就显得非常重要了。
>>> import time
>>> import json
>>> import jionlp as jio
>>> text = '张三赔偿李大花人民币车费601,293.11元，工厂费大约一万二千三百四十五元,利息9佰日元，打印费十块钱。'
>>> res = jio.ner.extract_money(text, with_parsing=False)
>>> print(json.dumps(res, ensure_ascii=False, indent=4, separators=(',', ':')))
# [{'text': '601,293.11元', 'offset': [12, 23], 'type': 'money'},
# {'text': '大约一万二千三百四十五元', 'offset': [27, 39], 'type': 'money'},
# {'text': '9佰日元', 'offset': [42, 46], 'type': 'money'},
# {'text': '人民币十块钱', 'offset': [50, 56], 'type': 'money'}]
-
该方法抽取出货币实体，再结合 jio.parse_money将每一个货币金额实体归一化，形成可计算的数字类型
>>> import jionlp as jio
>>> text_list = ['约4.287亿美元', '两个亿卢布', '六十四万零一百四十三元一角七分', '3000多欧元']
>>> moneys = [jio.parse_money(text) for text in text_list]
# 约4.287亿美元: {'num': '428700000.00', 'case': '美元', 'definition': 'blur'}
# 两个亿卢布: {'num': '200000000.00', 'case': '卢布', 'definition': 'accurate'}
# 六十四万零一百四十三元一角七分: {'num': '640143.17', 'case': '元', 'definition': 'accurate'}
# 3000多欧元: {'num': ['3000.00', '4000.00'], 'case': '欧元', 'definition': 'blur'}
这样一来，就可以成功得到可计算的货币金额了。
当然，功能都是可能存在缺陷的，随着越来越多的码农使用，功能也日趋完善，如果有疑问，直接到 JioNLP提交bug单里提单即可。
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