Hanlp自然语言处理如何再Spring Boot中使用

一、HanLP

HanLP (Hankcs' NLP) 是一个自然语言处理工具包，具有功能强大、性能高效、易于使用的特点。HanLP 主要支持中文文本处理，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、文本分类、情感分析等多种功能。 HanLP 可以在 Java、Python、Go 等多种编程语言中使用，也提供了各种语言的 API 接口，方便用户进行二次开发。HanLP 采用了深度学习和传统机器学习相结合的方法，具有较高的准确度和通用性。

二、java中用HanLP做情感分词场景

首先，下载HanLP jar包。可以从官方网站（https://github.com/hankcs/HanLP/releases）下载或者使用Maven配置。

<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.7.8</version>
</dependency>

引入完成后，在代码中调用HanLP工具类的方法，例如：

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
 
public class TestHanLP {
    public static void main(String[] args) {
        String text = "中华人民共和国成立了！";
        System.out.println(HanLP.segment(text));
    }
}

运行以上代码，可以得到分词结果：

[中华人民共和国, 成立, 了, ！]

除了分词外，HanLP还提供了许多其他功能，例如实体识别、关键词提取、自动摘要等。可以通过调用不同的方法来实现这些功能，具体可参考HanLP官方文档（https://github.com/hankcs/HanLP）。

需要注意的是，HanLP默认使用的是繁体中文模型，如果需要使用简体中文模型，可以在代码中添加以下语句：

HanLP.Config.enableDebug();
HanLP.Config.Normalization = true;

这样就可以使用简体中文模型进行处理了。

三、SpringBoot中如何使用Hanlp进行文本情感分析

        第一步：

                在pom.xml文件中添加Hanlp的依赖

<dependency>
    <groupId>com.hankcs</groupId>
    <artifactId>hanlp</artifactId>
    <version>portable-1.7.8</version>
</dependency>

        第二步：

                创建一个SpringBoot的Controller，用于接收文本数据，并进行情感分析

@RestController
public class SentimentAnalysisController {
 
    @PostMapping("/sentimentAnalysis")
    public String sentimentAnalysis(@RequestBody String text) {
        String[] sentences = HanLP.extractSentence(text);
        int positiveCount = 0;
        int negativeCount = 0;
        for (String sentence : sentences) {
            List<String> keywords = HanLP.extractKeyword(sentence, 5);
            for (String keyword : keywords) {
                if (SentimentUtil.isPositive(keyword)) {
                    positiveCount++;
                } else if (SentimentUtil.isNegative(keyword)) {
                    negativeCount++;
                }
            }
        }
        if (positiveCount > negativeCount) {
            return "Positive";
        } else if (positiveCount < negativeCount) {
            return "Negative";
        } else {
            return "Neutral";
        }
    }
}

        第三步：

                上述代码中用到了SentimentUtil类，可以参考以下实现，用于判断一个词语的情感倾向

public class SentimentUtil {
 
    private static final Set<String> POSITIVE_WORDS = new HashSet<>(Arrays.asList("好", "美", "乐", "棒", "赞", "爱", "优秀", "高兴", "满意", "友好", "感动"));
 
    private static final Set<String> NEGATIVE_WORDS = new HashSet<>(Arrays.asList("坏", "丑", "难受", "差", "批评", "悲", "痛苦", "愤怒", "失望", "憎恶", "恐惧", "忧郁", "抱怨"));
 
    public static boolean isPositive(String word) {
        return POSITIVE_WORDS.contains(word);
    }
 
    public static boolean isNegative(String word) {
        return NEGATIVE_WORDS.contains(word);
    }
}

最后：

启动SpringBoot应用，可以使用curl或其他工具，向http://localhost:8080/sentimentAnalysis发送POST请求，请求体为要进行情感分析的文本数据。返回结果可以是Positive、Negative或Neutral。

注意：上述代码仅仅是示例代码，可以根据具体的需求进行修改和优化。在实际使用中，也需要根据具体情况对Hanlp的功能进行扩展和调整。