自然语言处理NLP学习笔记三：使用Django做一个NLP的Web站点

前言：

前面我们已经能初步实现一个中文自然处理语言的模型了，但交互界面是命令行的，不太友好。

如果想做一个类似http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo的界面，那就还需要继续往下处理。

Django

由于Jiagu等使用了python语言，所以Web站点的实现，优先考虑到python的web框架。

而这里选择了还比较流行的Django。

教程参考：

https://www.runoob.com/django/django-tutorial.html

https://www.cnblogs.com/feixuelove1009/p/5823135.html

1. Diango安装

pip install Diango

2. 创建一个Web站点

使用 django-admin命令来创建一个叫ai的项目

进入部署目录，Anaconda promt下cd

anaconda集成下安装默认的目录是： \anaconda\Lib\site-packages\django\bin\

django-admin startproject ai

linux下命令：

linux下默认安装目录是：/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/django/bin/

python django-admin.py startproject ai

3. 编写Web页面

1）设置环境信息，修改settings.py

django知道我们的html文件在哪里，需要修改settings文件的相应内容。默认下不用修改

'DIRS': []修改为 'DIRS': [BASE_DIR+"/templates", ]

同时注释以下行，暂时关闭一下django的csrf跨站请求保护机制（涉及用户输入时会调用到，如不处理会报错）：

MIDDLEWARE = [
# 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',

在ALLOWED_HOSTS = []中添加允许的IP ALLOWED_HOSTS = ['XX.XX.XX.XX']--当然，如果默认127.0.0.1运行，则不需要此步骤

2）表现层-创建template目录，并创建index.html

按Diango的分层思想，在界面显示的内容（表现层），放在模板Template中。

因此，我们先在项目下创建template的目录，并创建index.html文件。文件的内容后续补充。

3）UI-使用bootstrap美化界面

在项目中新建static目录，并放入bootstrap的目录。

同时在settings.py加入static目录的引用：

STATIC_URL='/static/'
STATICFILES_DIRS=(os.path.join(BASE_DIR, "static"),)

4) 控制器层-业务逻辑，修改view.py

这里用于向模板层提供数据，我们定义一个函数，html接收用户输入，view处理后返回给用户。

5）路由系统-urls.py

浏览器输入的url，通过这个urls.py文件转发到业务逻辑中

增加

import from ai import views

urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('', views.login),
path('login/', views.login),
]

4. 启动Web服务

执行命令

python manage.py runserver 127.0.0.1:8000

python manage.py runserver IP:8000

5. 查看效果

浏览器打开url： http://127.0.0.1:8000/

主要代码：

views.py

# -*- coding: utf-8 -*-

from django.shortcuts import render

import jiagu

# Create your views here.

from django.shortcuts import render,redirect

words=""

keywords=""

knowledge=""

summarize=""

def login(request):

    # request 包含用户提交的所有信息

    words = ""

    keywords=""

    knowledge=""

    summarize=""

    text=""

    pos=""

    ner=""

    newPos={}

    newNer={}

    dict1 = {'B-PER':'人名','B-LOC':'地名','B-ORG':'机构名','I-PER':'人名','I-LOC':'地名','I-ORG':'机构名','O':'不是名词短语'}

    dict2 = {'n':'普通名词','nt':'时间名词','nd':'方位名词','nl':'处所名词','nh':'人名','nhf':'姓','nhs':'名',

'ns':'地名','nn':'族名','ni':'机构名','nz':'其他专名','v':'动词','a':'形容词','m':'数词','d':'副词','w':'标点符号','ws':'非汉字字符串','i':'习用语','j':'缩略语',

'r':'代词','p':'介词','c':'连词','u':'助词','e':'叹词','vd':'趋向动词','vl':'联系动词','vu':'能愿动词','x':'非语素字','m':'数词','q':'量词','mq':'待定','o':'拟声词','k':'后接成分'}

    if request.method == 'POST':

        inputText = request.POST.get('input',None)

        output = request.POST.get('output',None)

        text=inputText

        words = jiagu.seg(text)  # 分词，可以用model选择分词模式，不填则默认，mmseg则使用mmseg算法

        if (len(text)<=6):

          try:

            keywords = jiagu.keywords(text, 1)

          except ValueError:

            print("关键词设置不当，请联系管理员！")

        elif (len(text)<=30):

          print(len(text))

          keywords = jiagu.keywords(text, 3)

        else:

          try:

           keywords = jiagu.keywords(text, 5)

          except ValueError:

            print("关键词设置不当，请联系管理员！")

        knowledge = jiagu.knowledge(text) # 知识抽取

        summarize = jiagu.summarize(text, 1) # 摘要

        pos = jiagu.pos(words)  # 词性标注

        ner = jiagu.ner(text)   # 命名实体识别

        j=len(pos)-1

        tmp=0

        tmp2=0

        while tmp<=j:

            k=pos[tmp]

            newPos[tmp]=(words[tmp],k,dict2[k])

            tmp=tmp+1

        i=len(ner)-1

        while tmp2<=i:

            t=ner[tmp2]

            newNer[tmp2]=(text[tmp2],t,dict1[t])

            tmp2=tmp2+1

    print(words)

    print(keywords)

    print(newPos)

    print(knowledge)

    return render(request, 'login.html',{"text":text,"words":words,"keywords":keywords,"knowledge":knowledge,"summarize":summarize,"pos":newPos,"ner":newNer})

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>login</title>

    <style>

        label{

            width: 80px;

            text-align: right;

            display: inline-block;

        }

    </style>

    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="/static/bootstrap/css/bootstrap.min.css" >

</head>

<body>

<div class="container">

   <form action="/login/" method="post" class="form-horizontal">

       <filedset>

           <legend><lable> <span class="glyphicon glyphicon-home"></span>&nbsp;NLP自然语言处理 </lable></legend>

     <div class="row">

        <!--栅格系统，每row行共12列，分个3div，每1,3个div占3列，第2个div则占5列，即3列+5列+4列=12列-->

        <span class="glyphicon glyphicon-pencil"></span>&nbsp;请输入要处理的语言：

       <input type="text" name="input" placeholder="请输入你要处理的文本:例如:广州市" class="form-control" style="margin: 20px 0px 0px; height: 104px; width: 807px;" required  value={{text}} >

      </div>

       <div class="row">

          <br>

          <div class="col-sm-7 col-sm-offset-7">

           <input type="submit" value="一键处理" class="btn btn-xs btn-primary" >

          <!-- <button  type="reset" value="Reset" class="btn btn-xs btn-warning"></button>-->

         </div>

         </div>

        <legend><lable> <span class="glyphicon glyphicon-road"></span>&nbsp;分析结果 </lable></legend>

       <br>

      <div class="row">

        <div class="col-sm-3"><span class="glyphicon glyphicon-scissors"></span>&nbsp;自动分词结果： </div>

        <div class="col-sm-6">

              {%for output in words%}

              {{output}}

              {% endfor %}

        </div>

         <div class="col-sm-3"></div>

        </div>

     <br>

      <div class="row">

        <div class="col-sm-3" ><span class="glyphicon glyphicon-lock"></span>&nbsp;关键词获取结果： </div>

        <div class="col-sm-6">

              {%for output in keywords%}

              {{output}}

              {% endfor %}

      </div>

      <div class="col-sm-3"></div>

      </div>

       <br>

      <div class="row">

      <div class="col-sm-3" ><span class="glyphicon glyphicon-font"></span>&nbsp;文本摘要： </div>

      <div class="col-sm-6">

              {%for output in summarize%}

              {{output}}

              {% endfor %}</div>

      <div class="col-sm-3"></div>

      </div>

      <br>

      <div class="row">

      <div class="col-sm-3" ><span class="glyphicon glyphicon-cog"></span>&nbsp;词性分析： </div>

      <div class="col-sm-6">

      {{pos}}

              </div>

      <div class="col-sm-3"></div>

      </div>  

         <br>

      <div class="row">

      <div class="col-sm-3" ><span class="glyphicon glyphicon-th"></span>&nbsp;实体识别： </div>

      <div class="col-sm-6">

              {{ner}}

           </div>

      <div class="col-sm-3"></div>

      </div>   

         <br>

      <div class="row">

      <div class="col-sm-3" ><span class="glyphicon glyphicon-tree-deciduous"></span>&nbsp;知识图谱关系： </div>

      <div class="col-sm-6">

              {{knowledge}}

           </div>

      <div class="col-sm-3"></div>

      </div>

    </filedset>

    </form>

</div>

</body>

</html>

附：用到的知识：

1. Django获取用户界面表单提交过来的数据

view.py中：

if request.method == 'POST':
# 获取用户通过post 提交过来的数据
inputText = request.POST.get('input',None)

html中：

<input type="text" name="input" value={{text}} >

2. Django返回用户界面数据并展示在html中

view.js中

return render(request, 'index.html',{"text":text,"words":words})

html中：

<div class="col-sm-6">
              {%for output in words%}
              {{output}}
              {% endfor %}
        </div>

巴特西

自然语言处理NLP学习笔记三：使用Django做一个NLP的Web站点

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