在开始今天的讲解前，小编先来带大家回顾一下介绍分词的相关推文：在听不懂人话？stata分词帮你搞定（一）中，我们介绍了如何使用stata的ustrwordcount()和ustrword()函数进行简单的分词，为了解决stata分词无法显示词性与添加词典的问题，听不懂人话？stata分词帮你搞定（二）、听不懂人话？stata分词帮你搞定（三）中我们又介绍了如何使用stata与Python交互调用pynlpir、jieba进行分词。今天我们介绍如何用stata调用curl使用BosonNLP的API进行分词。

在上一篇推文爬虫神器"curl"中，我们介绍了命令行工具“curl”，包括-o的用法。除了-o，今天的推文中还会涉及到curl的如下常见用法：

在正式开始前，我们首先需要注册Boson账号：

完成后，我们可以在控制台的底部看到自己的API Token（密钥），该密钥将用于身份验证：

接下来我们就可以开始分词工作啦。

cd E:/分词与情感分析

local text = "爬虫俱乐部将于2017年10月5-7日在武汉举行一期Stata编程技术定制培训。这次课程我们专门增加了Stata15新增功能以及我们团队编写的自动输出实证结果的多个命令的介绍！" //这是我们要进行分词的文本

! curl -X POST ///使用POST方式请求，向Web服务器发送数据让Web服务器进行处理

-H "Content-Type: application/json" ///Content-Type表示返回数据的类型和字符编码格式，BosonNLP的返回内容为 JSON 格式，因此 Content-Type 是 application/json

-H "Accept: application/json" ///Accept指定客户端能够接收的内容类型

-H "X-Token: ZheLiShiMiYao" ///输入自己注册时获得的API Token（密钥）用于身份验证，这里的密钥是我们伪造的，记得换成自己的密钥哦

--data "\"`=ustrtohex("`text'")'\""  ///以HTTP POST方式传送数据，使用ustrtohex()函数将文本内容转为unicode编码

"http://api.bosonnlp.com/tag/analysis?space_mode=1&oov_level=3&t2s=0" /// 网址则复制“开发者”-“分词与词性标注”页面上的URL（如下图所示）

-o 分词结果.txt //将输出写到“分词结果.txt”文件中

shellout 分词结果.txt //打开“分词结果.txt”

分词结果显示了词性标签和分词后的每个词，我们用import delimited将“分词结果.txt”读入到stata的第一个单元格中（import delimited的用法详见推文用infix读入不完整？用import delimited试试吧）

import delimited using 分词结果.txt, clear encoding("utf8") ///

      varnames(nonames) delimiter("asdfghjkl", asstring)

split v1, p(`","word":"') //以,"word":为分隔符将词性标签与词分开

drop v1 //删除v1

sxpose, clear //转置

rename _var1 v //重命名_var1为v

replace v = ustrregexra(v, `"(\[\{"tag":\[")|("\]\}\])|("\])|(\[")"', "") //将第一个观测值开头的[{"tag":["和第二个观测值结尾的"]}]、第一个观测值结尾的"]和第二个观测值开头的["替换为空，\表示转义

split v, p(`"",""') //以","为分隔符，将每个词性和每个词都分开

drop v //删除v

sxpose, clear //转置

rename _* (词性 词) //将变量名重命名为“词性”和“词”

这样，我们用stata调用curl使用BosonNLP的API所进行的分词就完成啦。没看懂记得戳下方视频学习哦！

注：此推文中的图片及封面（除操作部分的）均来源于网络！如有雷同纯属巧合！