HanLP实战教程：离线本地版分词与命名实体识别_hanlp命名实体识别

作者：Monodyee | 2024-04-02 21:17:58

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hanlp命名实体识别

HanLP是一个功能强大的自然语言处理库，提供了多种语言的分词、命名实体识别等功能。然而，网上关于HanLP的说明往往比较混乱，很多教程都是针对很多年前的API用法。而HanLP官网主要讲述的是RESTful格式的在线请求，但很少提到离线本地版本。

本文将介绍如何在离线本地环境中使用HanLP 2.1的native API进行中文分词和命名实体识别。本文使用的HanLP版本为HanLP 2.1.0-beta.46。

基本思路是选择单任务API，并加载了预训练模型。首先对示例句子进行分词（Tokenizer），然后再根据分词结果进行命名实体识别（NER）。

1. 首先，我们需要安装HanLP库。使用以下命令进行安装


# 选用清华源加速
pip install hanlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
# 安装完整版，注意zsh对于方括号[]要用引号包裹起来
#pip install --upgrade "hanlp[full]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 对示例句子进行分词


import hanlp
 
# 示例句子
sentence = "李华在2023年参加了清华大学的计算机科学硕士研究生项目。"
 
# 显示可用的分词模型，语种见名称最后一个字段或相应语料库
print(hanlp.pretrained.tok.ALL)
 
 
# 加载预训练模型进行分词任务
tok = hanlp.load(hanlp.pretrained.tok.COARSE_ELECTRA_SMALL_ZH)
 
# 分词结果
sen_tok = tok(sentence)
print(sen_tok)
# 输出：['李华', '在', '2023年', '参加', '了', '清华大学', '的', '计算机科学', '硕士', '研究生', '项目', '。']

3. 根据分词结果进行命名实体识别


# 语种见名称最后一个字段或相应语料库
print(hanlp.pretrained.ner.ALL)
 
# 加载预训练模型进行命名实体识别任务
ner = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_ELECTRA_SMALL_ZH)
 
# 命名实体识别结果
print(ner([sen_tok], tasks='ner*'))
# 输出：[[('李华', 'PERSON', 0, 1), ('2023年', 'DATE', 2, 3), ('清华大学', 'ORGANIZATION', 5, 6)]]

在这个过程中，我们选择了单任务API。这种方法相较于RESTful API更适合本地离线使用，并且避免了网络延迟等问题。

在HanLP教程的GitHub页面（https://github.com/hankcs/HanLP）中，有一个表格包含了不同功能、RESTful API、多任务API、单任务API以及预训练模型等具体信息。这些信息可能不太容易找到，因此建议重点关注。

在实际使用过程中，可以根据自己的需求选择合适的预训练模型。同时，HanLP还提供了多任务API，允许用户在一个统一的框架下执行多种任务，如分词、词性标注和命名实体识别等。

参考资料

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