Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。
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。在Python中一种是直接调用hanlp的接口pyhanlp.还有就是导入其基于Java的原始配置文件。
前几天看了大快的举办的大数据论坛峰会的现场直播,惊喜的是hanlp2.0版本发布。Hanlp2.0版本将会支持任意多的语种,感觉还是挺好的!不过更多关于hanlp2.0的信息,可能还需要过一段时间才能看到,只能等一下了!下面分享一篇大神的文章,是关于在ubuntu下使用pycharm调用hanlp的实验。
Hanlp作为一款重要的分词工具,本月初的时候看到大快搜索发布了hanlp的1.7版本,新增了文本聚类、流水线分词等功能。关于hanlp1.7版本的新功能,后面有使用的到时候在给大家分享。本篇分享一个在python里调用hanlp分词包的过程文章,供需要的朋友参考学习交流!以下为文章内容:
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hanlp拥有:中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。
HanLP 是基于 Java开发的 NLP工具包,由一系列模型与算法组成,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。而且 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,因此十分好上手,本文就结合 Spring Boot来将 HanLP用起来!
话接上篇NLP的学习坑 自然语言处理(NLP)——简介 ,使用HanLP进行分词标注处词性。
·插件开发完成时,最新版本已经为 6.5.2 了,所以个人只对典型的版本进行了测试;
支持中文分词(N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注),命名实体识别(中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析)
Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用。
l HanLP不仅支持基础的汉字转拼音,还支持声母、韵母、音调、音标和输入法首字母首声母功能。
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的,虽然hanlp的最新1.7版本已经发布,但对于入门来说差别不大!分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友!
HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式,并且已经封装到了HanLP中,使得我们可以轻松的使用,而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合。这里我们不再做过多描述。
pyhanlp的github:https://github.com/hankcs/pyhanlp
3.调用分词函数重新生成缓存文件,这时会报一个找不到缓存文件的异常,不用管,因为加载词典进入内存是会优先加载缓存,缓存不在当然会报异常,然后加载词典生成缓存文件,最后处理字符进行分词就会发现新添加的词汇可以进行分词了。
5.startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.3.2.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g") # 启动JVM,Linux需替换分号;为冒号:
以前,我对大部分的处理中文分词都是使用python的结巴分词工具,该分词工具是在线调用API, 关于这个的分词工具的原理介绍,我推荐一个好的博客:
环境搭建比FNLP的简单,具体参考:https://github.com/hankcs/HanLP
摘要:elasticsearch是使用比较广泛的分布式搜索引擎,es提供了一个的单字分词工具,还有一个分词插件ik使用比较广泛,hanlp是一个自然语言处理包,能更好的根据上下文的语义,人名,地名,组织机构名等来切分词
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进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。
之前在spark环境中一直用的是portable版本,词条数量不是很够,且有心想把jieba,swcs词典加进来,
首先各种坑,jdk和python 版本位数必须一致,我用的是JPype1-py3 版本号0.5.5.2 、1.6jdk和Python3.5,win7 64位下亲测没问题。
3台服务器: 192.168.58.201 192.168.58.203 192.168.58.205,部署地址为/opt/soft/,ES版本为5.4.3
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。
中文分词中有众多分词工具,如结巴、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,所以小编以后将花一些时间去看看里面源码如何。
Hanlp在离线环境下的安装我是没有尝试过的,分享SunJW_2017的这篇文章就是关于如何在离线环境下安装hanlp的。我们可以一起来学习一下!
进入python安装包路径,如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容,关注到JAVA环境下的HanLP,HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包,支持中文分词(N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注),命名实体识别(中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析)。
本文分享自 6丁一的猫 的博客,主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍。以下为分享的全文。
pyhanlp是python版封装的的HanLP,项目地址:https://github.com/hankcs/pyhanlp
本文简绍了 HanLP 的使用方法,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,目前支持很多功能,项目主要是 Java 的,也支持 python,本文详细简绍 pyhanlp 的使用方法。
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,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。 功能:中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取 新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁
本文简绍了HanLP的使用方法,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,目前支持很多功能,项目主要是Java的,也支持python,本文详细简绍pyhanlp的使用方法。
关于如何在linux服务器上使用hanlp也有分享过一篇,但分享的内容与湘笑的这篇还是不同的。此处分享一下湘笑的这篇hanlp在linux服务器上使用的文章,供新手朋友学习之用。
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的,最后结果是只有60几个词不在词向量里,其中大部分为名词,还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词,所有这些词也只出现一次,这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤,因为此后模型会用到词向量,如果未出现词过多,会影响词向量效果。
http://hanlp.linrunsoft.com/services.html
备注:文章分享自贾继康的博客,博客使用的hanlp是1.6.8的版本。大家可以去下载最新的1.7版本了,也比较推荐使用最新的这个版本!
最近在学习hanlp的内容,准备在节后看看有没有时间整理一波hanlp分享下,应该还是会像之前分享DKHadoop一样的方式吧。把整个学习的过程中截图在配文字的方式搞一下。
让我们每天带着希望出门,如果事与愿违,就再把希望带回家,休息休息,明天继续带出门。
依赖PyTorch、TensorFlow等深度学习技术,适合专业NLP工程师、研究者以及本地海量数据场景。要求Python 3.6至3.10,支持Windows,推荐*nix。可以在CPU上运行,推荐GPU/TPU。安装PyTorch版:
HanLP由3部分组成:类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties,请前往项目主页下载最新版:https://github.com/hankcs/HanLP/releases。对于非portable版,下载后,你需要编辑配置文件第一行的root指向data的父目录,方法:
安装jpype,安装的时候输入 pip install jpype1 (后面要加一个1)
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