Command Line
============

You can use some thainlp functions directly from command line.

**Tokenization**::

    thainlp tokenize <word|syllable|subword|sent> [-w] [-nw] [-a newmm|attacut|longest] [-s SEPARATOR] TEXT

*Example*::

    $ thainlp tokenize word สภาพการจ้างและสภาพการทำงาน
    สภาพการจ้าง|และ|สภาพ|การทำงาน|

    $ thainlp tokenize syllable สภาพการจ้างและสภาพการทำงาน
    สภาพ~การ~จ้าง~และ~สภาพ~การ~ทำ~งาน~

    $ thainlp tokenize subword สภาพการจ้างและสภาพการทำงาน
    ส/ภา/พ/กา/ร/จ้า/ง/และ/ส/ภา/พ/กา/ร/ทำ/งา/น/

    $ thainlp tokenize word -a longest "แรงงานกะดึก: ฟันเฟืองที่ยังหมุนในคำ่คืนมีเคอร์ฟิว"
    แรงงาน|กะ|ดึก|:| |ฟันเฟือง|ที่|ยัง|หมุน|ใน|คำ่|คืน|มี|เคอร์ฟิว|

    $ thainlp tokenize word -nw -s "##" "5 เหตุผล 'ไม่ควร' ต่อพ.ร.ก.ฉุกเฉิน"
    5##เหตุผล##'##ไม่##ควร##'##ต่อ##พ.ร.ก.##ฉุกเฉิน##

    $ thainlp tokenize sent "หลายปีที่ผ่านมา ชาวชุมชนโคกยาวหลายคนได้พากันย้ายออก บ้างก็เสียชีวิต บางคนถูกจำคุกในข้อบุกรุกป่าหรือแม้กระทั่งสูญหาย"
    หลายปีที่ผ่านมา @@ชาวชุมชนโคกยาวหลายคนได้พากันย้ายออก @@บ้างก็เสียชีวิต @@บางคนถูกจำคุกในข้อบุกรุกป่าหรือแม้กระทั่งสูญหาย@@

**Part-Of-Speech tagging**::

    pythainlp tagg pos [-s SEPARATOR] TEXT

*Example*::

    $ thainlp tag pos -s . ผม.ไม่.กิน.เผ็ด

**Soundex**::

    thainlp soundex [-a udom83|lk82|metasound] TEXT

*Example*::

    $ thainlp soundex วรรณ
    ว330000

    $ thainlp soundex -a lk82 วัน
    ว4000

    $ thainlp soundex -a lk82 วรรณ
    ว4000

**Corpus management**::

    thainlp data <catalog|info|get|rm|path>

*Example*::

    $ thainlp data path
    /Users/user1/pythainlp-data

    $ thainlp data catalog
    Dataset/corpus available for download:
    - crfcut 0.1
    - thai-g2p 0.1  (Local: 0.1)
    - thai2fit_wv 0.1
    - thainer-1-3 1.3

    $ thainlp data get thai2fit_wv
    Corpus: thai2fit_wv
    - Downloading: thai2fit_wv 0.1
    36%|█████████████████▉                                |

    $ thainlp data --help

**Benchmark**::

    thainlp  benchmark word-tokenization --input-file <source> --test-file <label> [--save-details]

*Example*::

    $thainlp  benchmark word-tokenization --input-file wisesight-1000-deepcut.txt --test-file wisesight-1000.label
    Benchmarking wisesight-1000-deepcut.txt against .wisesight-1000.label with 993 samples in total
    ============== Benchmark Result ==============
                           char_level:tp 17654.0000
                           char_level:fn 1153.0000
                           char_level:tn 50755.0000
                           char_level:fp 1478.0000
                    char_level:precision 0.9227
                       char_level:recall 0.9387
        word_level:total_words_in_sample 19132.0000
    word_level:total_words_in_ref_sample 18807.0000
    word_level:correctly_tokenised_words 15637.0000
                    word_level:precision 0.8173
                       word_level:recall 0.8314

**Help**::

    thainlp --help