java HanLP汉语言处理包 中文分词_java集成hanlp

HanLP: Han Language Processing

汉语言处理包

HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。

HanLP提供下列功能：

• 中文分词
  • HMM-Bigram（速度与精度最佳平衡；一百兆内存）
    • 最短路分词、N-最短路分词
  • 由字构词（侧重精度，全世界最大语料库，可识别新词；适合NLP任务）
    • 感知机分词、CRF分词
  • 词典分词（侧重速度，每秒数千万字符；省内存）
    • 极速词典分词
  • 所有分词器都支持：
    • 索引全切分模式
    • 用户自定义词典
    • 兼容繁体中文
    • 训练用户自己的领域模型
• 词性标注
  • HMM词性标注（速度快）
  • 感知机词性标注、CRF词性标注（精度高）
• 命名实体识别
  • 基于HMM角色标注的命名实体识别 （速度快）
    • 中国人名识别、音译人名识别、日本人名识别、地名识别、实体机构名识别
  • 基于线性模型的命名实体识别（精度高）
    • 感知机命名实体识别、CRF命名实体识别
• 关键词提取
  • TextRank关键词提取
• 自动摘要
  • TextRank自动摘要
• 短语提取
  • 基于互信息和左右信息熵的短语提取
• 拼音转换
  • 多音字、声母、韵母、声调
• 简繁转换
  • 简繁分歧词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體）
• 文本推荐
  • 语义推荐、拼音推荐、字词推荐
• 依存句法分析
  • 基于神经网络的高性能依存句法分析器
  • 基于ArcEager转移系统的柱搜索依存句法分析器
• 文本分类
  • 情感分析
• 文本聚类
  • KMeans、Repeated Bisection、自动推断聚类数目k
• word2vec
  • 词向量训练、加载、词语相似度计算、语义运算、查询、KMeans聚类
  • 文档语义相似度计算
• 语料库工具
  • 部分默认模型训练自小型语料库，鼓励用户自行训练。所有模块提供训练接口，语料可参考98年人民日报语料库。

在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便。默认模型训练自全世界最大规模的中文语料库，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的模型。

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项目主页

在线演示、Python调用、Solr及Lucene插件、论文引用、更多信息。

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下载与配置

• 方式一、Maven
  我还没学
• 方式二、下载jar、data、hanlp.properties

1. 下载：data.zip

下载后解压到任意目录，接下来通过配置文件告诉HanLP数据包的位置。

HanLP中的数据分为词典和模型，其中词典是词法分析必需的，模型是句法分析必需的。

data
│
├─dictionary
└─model

用户可以自行增删替换，如果不需要句法分析等功能的话，随时可以删除model文件夹。

• 模型跟词典没有绝对的区别，隐马模型被做成人人都可以编辑的词典形式，不代表它不是模型。
• GitHub代码库中已经包含了data.zip中的词典，直接编译运行自动缓存即可；模型则需要额外下载。

2. 下载jar和配置文件：hanlp-release.zip

解压后如图：

配置文件的作用是告诉HanLP数据包的位置，只需修改第一行

root=D:/JavaProjects/HanLP/

为data的父目录即可，比如data目录是/Users/hankcs/Documents/data，那么root=/Users/hankcs/Documents/ 。

最后将hanlp.properties放入classpath即可，对于多数项目，都可以放到src或resources目录下，编译时IDE会自动将其复制到classpath中。除了配置文件外，还可以使用环境变量HANLP_ROOT来设置root。安卓项目请参考demo。

如果放置不当，HanLP会提示当前环境下的合适路径，并且尝试从项目根目录读取数据集。
注意：在lib文件夹中也要放配置文件，不然编译错误。
配置完成项目如图：

调用方法

HanLP几乎所有的功能都可以通过工具类HanLP快捷调用，当你想不起来调用方法时，只需键入HanLP.，IDE应当会给出提示，并展示HanLP完善的文档。

所有Demo都位于com.hankcs.demo下，比文档覆盖了更多细节，更新更及时，强烈建议运行一遍。此处仅列举部分常用接口。

1. 第一个Demo

System.out.println(HanLP.segment("你好，欢迎使用HanLP汉语处理包！"));

运行成功如下：

[你好/vl, ，/w, 欢迎/v, 使用/v, HanLP/nx, 汉语/gi, 处理/vn, 包/v, ！/w]

• 内存要求
  • 内存120MB以上（-Xms120m -Xmx120m -Xmn64m），标准数据包（35万核心词库+默认用户词典），分词测试正常。全部词典和模型都是惰性加载的，不使用的模型相当于不存在，可以自由删除。
  • HanLP对词典的数据结构进行了长期的优化，可以应对绝大多数场景。哪怕HanLP的词典上百兆也无需担心，因为在内存中被精心压缩过。如果内存非常有限，请使用小词典。HanLP默认使用大词典，同时提供小词典，请参考配置文件章节。

2. 标准分词

List<Term> termList = StandardTokenizer.segment("商品和服务");
System.out.println(termList);

• 说明
  • HanLP中有一系列“开箱即用”的静态分词器，以Tokenizer结尾，在接下来的例子中会继续介绍。
  • HanLP.segment其实是对StandardTokenizer.segment的包装。
  • 分词结果包含词性，每个词性的意思请查阅《HanLP词性标注集》。
• 算法详解
  • 《词图的生成》

3. NLP分词

System.out.println(NLPTokenizer.segment("我新造一个词叫幻想乡你能识别并标注正确词性吗？"));
// 注意观察下面两个“希望”的词性、两个“晚霞”的词性
System.out.println(NLPTokenizer.analyze("我的希望是希望张晚霞的背影被晚霞映红").translateLabels());
System.out.println(NLPTokenizer.analyze("支援臺灣正體香港繁體：微软公司於1975年由比爾·蓋茲和保羅·艾倫創立。"));

• 说明
  • NLP分词NLPTokenizer会执行词性标注和命名实体识别，由结构化感知机序列标注框架支撑。
  • 默认模型训练自9970万字的大型综合语料库，是已知范围内全世界最大的中文分词语料库。语料库规模决定实际效果，面向生产环境的语料库应当在千万字量级。欢迎用户在自己的语料上训练新模型以适应新领域、识别新的命名实体。

4. 索引分词

List<Term> termList = IndexTokenizer.segment("主副食品");
for (Term term : termList)
{
    System.out.println(term + " [" + term.offset + ":" + (term.offset + term.word.length()) + "]");
}

• 说明
  • 索引分词IndexTokenizer是面向搜索引擎的分词器，能够对长词全切分，另外通过term.offset可以获取单词在文本中的偏移量。
  • 任何分词器都可以通过基类Segment的enableIndexMode方法激活索引模式。

5. N-最短路径分词

Segment nShortSegment = new NShortSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
Segment shortestSegment = new DijkstraSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
String[] testCase = new String[]{
        "今天，刘志军案的关键人物,山西女商人丁书苗在市二中院出庭受审。",
        "刘喜杰石国祥会见吴亚琴先进事迹报告团成员",
        };
for (String sentence : testCase)
{
    System.out.println("N-最短分词：" + nShortSegment.seg(sentence) + "\n最短路分词：" + shortestSegment.seg(sentence));
}

• 说明
  • N最短路分词器NShortSegment比最短路分词器慢，但是效果稍微好一些，对命名实体识别能力更强。
  • 一般场景下最短路分词的精度已经足够，而且速度比N最短路分词器快几倍，请酌情选择。
• 算法详解
  • 《N最短路径的Java实现与分词应用》

6. CRF分词

        CRFLexicalAnalyzer analyzer = new CRFLexicalAnalyzer();
        String[] tests = new String[]{
            "商品和服务",
            "上海华安工业（集团）公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观",
            "微软公司於1975年由比爾·蓋茲和保羅·艾倫創立，18年啟動以智慧雲端、前端為導向的大改組。" // 支持繁体中文
        };
        for (String sentence : tests)
        {
            System.out.println(analyzer.analyze(sentence));
        }

• 说明
  • CRF对新词有很好的识别能力，但是开销较大。
• 算法详解
  • 《CRF中文分词、词性标注与命名实体识别》

7. 极速词典分词

/**
 * 演示极速分词，基于AhoCorasickDoubleArrayTrie实现的词典分词，适用于“高吞吐量”“精度一般”的场合
 * @author hankcs
 */
public class DemoHighSpeedSegment
{
    public static void main(String[] args)
    {
        String text = "江西鄱阳湖干枯，中国最大淡水湖变成大草原";
        System.out.println(SpeedTokenizer.segment(text));
        long start = System.currentTimeMillis();
        int pressure = 1000000;
        for (int i = 0; i < pressure; ++i)
        {
            SpeedTokenizer.segment(text);
        }
        double costTime = (System.currentTimeMillis() - start) / (double)1000;
        System.out.printf("分词速度：%.2f字每秒", text.length() * pressure / costTime);
    }
}

• 说明
  • 极速分词是词典最长分词，速度极其快，精度一般。
  • 在i7-6700K上跑出了4500万字每秒的速度。

• 算法详解
  • 《Aho Corasick自动机结合DoubleArrayTrie极速多模式匹配》