分词Hanlp的介绍和在Java中基本使用_java hanlp

Hanlp

简介：

HanLP 是一系列模型与算法组成的NLP工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。

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

使用：

1.导入依赖

<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.8.3</version>
</dependency>

2.全部功能需要下载词典和模型。

需要在配置文件中进行引入。

部分api

1.基本分词

// 创建分词器 
Segment segment = HanLP.newSegment();
// 对文本进行分词 
List<Term> termList = segment.seg("HanLP分词器的使用非常方便"); 
// 遍历分词结果 
for (Term term : termList) {    System.out.println(term.word); }

2.词性标注

// 创建分词器
Segment segment = HanLP.newSegment();
// 对文本进行分词并进行词性标注 
List<Term> termList = segment.seg("HanLP词性标注的例子"); 
// 遍历分词结果，输出词汇和词性 
for (Term term : termList) {    System.out.println(term.word + " " + term.nature); }

3.关键词提取

// 对文本进行关键词提取
List<String> keywordList = HanLP.extractKeyword("HanLP关键词提取的例子", 5); 
// 输出关键词列表 System.out.println(keywordList);

4.自定义词典的使用

1.添加自定义词汇：

使用 CustomDictionary.add(word, nature) 方法向自定义词典中添加词汇。word 参数是要添加的词汇，nature 参数是该词汇的词性。

CustomDictionary.add("自定义词汇", "custom_nature");

这样就向自定义词典中添加了一个词汇 "自定义词汇"，并指定了它的词性为 "custom_nature"。

2.删除自定义词汇：

如果需要删除自定义词典中的某个词汇，可以使用 CustomDictionary.remove(word) 方法。

CustomDictionary.remove("自定义词汇");

3.分词时使用自定义词典：

在分词时，可以通过 Segment 对象使用自定义词典。

String sentence = "我喜欢使用自定义词典"
Segment segment = HanLP.newSegment();
List<Term> termList = segment.seg(sentence);
for (Term term : termList) {
    System.out.println(term.word + " " + term.nature);
}

在这个例子中，分词的结果将包含自定义词典中添加的词汇。