hanlp的python接口

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HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2、py3。


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安装

pip install pyhanlp

使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南。

命令行

中文分词

使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果:

 

$ hanlp segment

商品和服务

商品/n 和/cc 服务/vn

当下雨天地面积水分外严重

/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/a

龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生

龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi

还可以重定向输入输出到文件等:

$ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐'               

欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi

 

依存句法分析

命令为hanlp parse,同样支持交互模式和重定向:

 


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服务器

通过hanlp serve来启动内置的http服务器,默认本地访问地址为:http://localhost:8765 ;也可以访问官网演示页面:http://hanlp.hankcs.com/ 。

 

升级

通过hanlp update命令来将HanLP升级到最新版。该命令会获取HanLP主项目最新版本并自动下载安装。

欢迎通过hanlp --help查看最新帮助手册。

 

API

通过工具类HanLP调用常用接口:

 


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更多功能

更多功能,包括但不限于:

自定义词典

极速词典分词

索引分词

CRF分词

感知机词法分析

臺灣正體、香港繁體

关键词提取、自动摘要

文本分类、情感分析

请阅读HanLP主项目文档和demos目录以了解更多。调用更底层的API需要参考Java语法用JClass引入更深的类路径。以感知机词法分析器为例,这个类位于包名com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer下,所以先用JClass得到类,然后就可以调用了:

 

PerceptronLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer')

analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()

print(analyzer.analyze("上海华安工业(集团)公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观"))

 

输出:

[上海/ns 华安/nz 工业/n (/w 集团/n )/w 公司/n]/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国/ns 纽约/ns 现代/t 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v

如果你需要多线程安全性,可使用SafeJClass;如果你需要延迟加载,可使用LazyLoadingJClass。如果你经常使用某个类,欢迎将其写入pyhanlp/__init__.py中并提交pull request,谢谢!

 

与其他项目共享data

HanLP具备高度可自定义的特点,所有模型和词典都可以自由替换。如果你希望与别的项目共享同一套data,只需将该项目的配置文件hanlp.properties拷贝到pyhanlp的安装目录下即可。本机安装目录可以通过hanlp --version获取。

 

同时,还可以通过--config临时加载另一个配置文件:

 

hanlp segment --config path/to/another/hanlp.properties

 

测试

git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git

cd pyhanlp

pip install -e .

python tests/test_hanlp.py

 

文章转载自github.com/hankcs/pyhanlp

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