npm包 @textactor/wikientity-data使用教程

作为前端工程师,经常需要使用第三方库来提高开发效率和产品质量。其中,npm是常用的JavaScript软件包管理器之一,拥有着数百万的包和方便快捷的安装方式。@textactor/wikientity-data是一款针对实体识别的npm包,本文将介绍如何使用该包。

什么是 @textactor/wikientity-data

@textactor/wikientity-data是由Text Actor团队开发的npm包,适用于实体识别任务。该包结合了Wikipedia的知识图谱和实体搜索引擎,旨在提供高效、精确的实体识别功能。具体而言,该包可以在文本中查找出各类对象,例如人物、地点、组织、事件等,并返回对应的信息。

安装和引入

使用该包需要先将其安装到本地项目中。在命令行中执行以下代码:

--- - --------------------------

安装完成后,在需要使用的文件中引入包:

----- -------------- - -------------------------------------

使用方法

findEntity

该方法用于在文本中查找实体,其函数原型如下:

----- ---------------- -------- -----------------

其中,text为待查找的文本,Entity为实体对象,包含了实体的关键信息。

对于该方法的调用,可以使用Promise的方式。下面是一个示例:

----- ---- - -----------------------
----- -------- - ----- -------------------------------
---------------------

该段代码将在文本中查找实体,并将结果输出到控制台。

Entity对象

如上文所述,findEntity方法返回的是Entity对象数组。下面是示例输出结果的格式:

-
  -
    ----- ----------
    ------- ----- -------
    -------------- ----------
    -------- ----
    -------------- ---------
    -------------- ---------
    --------------- --
    ------------- -
  -
-

其中,各字段含义如下:

  • id:实体的唯一标识符
  • name:实体名称
  • description:实体的描述信息
  • score:实体与文本的匹配度得分,范围为0-1
  • matchedText:在文本中与实体匹配的文本
  • matchedType:实体的类型
  • matchedStart:在文本中匹配文本的起始位置
  • matchedEnd:在文本中匹配文本的结束位置

findRelated

该方法用于查找与指定实体相关的其它实体,其函数原型如下:

----- --------------------- ------- ------------- -------- ------------------------

其中,entityId为指定实体的id,relationType为关系类型,例如:

  • instance-of:实体的属于关系
  • part-of:实体的部分关系
  • has-part:实体包含的部分关系
  • is-a:实体的分类关系
  • has-instance:实体的实例关系

该方法同样可以使用Promise调用。下面是一个示例:

----- -------- - ---------
----- ------------ - -------------
----- --------------- - ----- ------------------------------------ -------------
----------------------------

该段代码将查找id为'Q684630'的实体的属于关系,并输出结果到控制台。

RelatedEntity对象

如上,findRelated方法返回的是RelatedEntity对象数组。下面是示例输出结果的格式:

-
  -
    ----- -----
    ------- --------
    -------------- -----
    -------- -
  --
  -
    ----- ---------
    ------- ---------
    -------------- --------
    -------- ----
  --
  ---
-

其中,各字段含义如下:

  • id:相关实体的唯一标识符
  • name:相关实体名称
  • description:相关实体的描述信息
  • score:相关实体与当前实体的匹配度得分,范围为0-1

结语

@textactor/wikientity-data是一款非常实用的npm包,可以为实体识别提供快捷、精确的工具。本文主要介绍了该包的安装、引入以及使用方法,希望对读者有所指导。

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