自然语言处理工具pyhanlp分词与词性标注

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更多发布于：2019-05-18 10:28

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	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），供自然语言处理1学习参考之用。简介 pyhanlp是hanlp的python接口。因此后续所有关于pyhanlp的文章中也会写成HanLP。HanLP是完全用java自实现的自然语言处理工具包。特点是完全用Java实现不引入第三方工具包。完全开源。中文的开源工具能做到这么完整的大概只有HanLP。包括了词法分析、句法分析、分类、聚类、关键词抽取等常见NLP应用任务。并且github上问题回答快，作者很是认真的解决大家提出的问题。虽然用Java实现，HanLP也提供了Python接口。简单的安装过程，请先确保安装了anaconda3 # 安装命令 $ pip install pyhanlp # 更新到最新代码包和数据包 $ hanlp update 分词与词性标注图片：图1.JPG 示例 In [1]: from pyhanlp import * In [5]: print(HanLP.segment("你好，欢迎使用HanLP汉语处理包！接下来请从其他Demo中 ...: 体验HanLP丰富的功能~")) [你好/vl, ，/w, 欢迎/v, 使用/v, HanLP/nx, 汉语/gi, 处理/vn, 包/v, ！/w, 接下来/vl, 请/v, 从/p, 其他/rzv, Demo/nx, 中/f, 体验/v, HanLP/nx, 丰富/a, 的/ude1, 功能/n, ~/nx] In [11]: for word in word_li: ...: print(word.word, word.nature) ...: 你好 vl ， w 欢迎 v 使用 v HanLP nx 汉语 gi 处理 vn 包 v ！ w 接下来 vl 请 v 从 p 其他 rzv Demo nx 中 f 体验 v HanLP nx 丰富 a 的 ude1 功能 n ~ nx 关于HanLP.segment的说明。内存要求：120MB以上，标准数据包（35万核心词库+默认用户词典）。HanLP对词典的数据结构进行了长期的优化，哪怕HanLP的词典上百兆也无需担心。HanLP.segment是一个工厂函数，它是对StandardTokenizer的封装。当前StandardTokenizer使用的是viterbi最短路分词。viterbi分词器是目前效率和效果的最佳平衡。该函数的详细代码在github.com/hankcs/HanLP/blob/master/src/main/java/com/hankcs/hanlp/seg/Viterbi/ViterbiSegment.java。分词大致功能有：首先生成词网和词图即可以得到粗分词网，经维特比算法找最短路径和人工干预分词后即可得到粗分结果。之后根据配置可以进行数字识别，人名识别，译名识别，地名识别，机构名识别，如果是索引分词则进行全切分分词，词性标注。 HanLP的com.hankcs.hanlp.tokenizer包中封装了很多开箱即用的分词器，但是不是所有的分词器都能在Python接口中直接使用。这些分词器有BasicTokenizer这是NGram分词器，不识别命名实体，不能使用用户词典。SpeedTokenizer这是最长匹配分词器。NotionalTokenizer这是实词分词器。StandardTokenizer当前效率和效果最佳的分词器。NLPTokenizer更精确的中文分词器。IndexTokenizer适用于信息检索的分词器。后续将要介绍的内容是文本的向量表示，这里边有一部分内容是跟特征抽取重合的。好了，今天的内容就到这里。