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HanLP是一款面向生产环境的自然语言处理工具包。
中文分词中有众多分词工具,如jieba、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等;其中庖丁解牛分词仅仅支持java,分词是HanLP最基础的功能,HanLP实现了许多种分词算法,每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开启自然语言处理之旅,每个工具包都是一个非常强大的算法集合。
中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁 自然语言处理
【官方地址】HanLP
【GitHUb地址】源码
在
pom.xml
文件中添加依赖
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>hanlp</artifactId>
<version>portable-1.7.7</version>
</dependency>
引入IDEA中的Maven项目,重新加载完成后即可使用基本功能(除由字构词、依存句法分析外的全部功能)
Maven中自带的依赖下载较缓慢,如未更改戳下配置
以上的HanLP配置仅仅满足基本使用,当处理的分词量较大,较杂需要更多的依赖时则失效,翻阅了各类论坛,搜寻资料,踩坑整理,写在了第二模块做为拓展部分,仅作记录,有需求的朋友目光下移。
对于分词来说,StandardTokenizer标准分词器可用,但是NLPTokenizer分词器会出错,需要data包才能支持hanlp.properties,也就是可配置data,无需手动引入jar包
下载jar、data、hanlp.properties,
如下已给出HanLP1.7.6下载的依赖,追求更高版本的朋友,自行去官网搜寻即可
data.zip
包含
dictionary和mode文件夹。
lhanlp-release.zip
包含
hanlp-1.7.6.jar、hanlp-1.7.6-sources.jar以及最重要的hanlp.properties。
解压data.zip
得到data文件夹。
将解压后的data文件夹、hanlp.properties移动到java项目中,有开发经验的朋友默认选择放在resources
目录下
修改hanlp.properties中的root路径(data的父目录):
root=./src/main/resources
注:引入jar包(如果同时在Maven项目中引入就不需要此步骤),日常使用中配置Maven项目有个基础依赖即可解决大多数问题,完整配置在这里只是做个扩展,帮助有需求的朋友解决需求,避免去各类帖子踩坑,了解更多自行百度,不同IDAE配置方式不同。
import java.util import com.hankcs.hanlp.HanLP import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import scala.collection.JavaConverters._ /** * HanLP 入门案例,基本使用 */ object HanLPTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // 入门Demo val terms: util.List[Term] = HanLP.segment("羊村村民懒羊羊") println(terms) //处理为数组展示 println(terms.asScala.map(_.word.trim)) // 标准分词 val terms1: util.List[Term] = StandardTokenizer.segment("懒羊羊++699--lanyy") println(terms1) println(terms1.asScala.map(_.word.replaceAll("\\s+", ""))) } }
[羊村/ns, 村民/n, 懒羊羊/nz]
ArrayBuffer(羊村, 村民, 懒羊羊)
[懒羊羊/nz, ++/w, 699/m, --lanyy/nx]
ArrayBuffer(懒羊羊, ++, 699, --lanyy)
更多实例请移步【官方GitHub-Demo】
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