• pyhanlp:hanlp的python接口


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

     

    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:

     

    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:

    from pyhanlp import *

    print(HanLP.segment('你好,欢迎在Python中调用HanLP的API'))

    for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'):

        print('{} {}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性

    testCases = [

        "商品和服务",

        "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",

        "买水果然后来世博园最后去世博会",

        "中国的首都是北京",

        "欢迎新老师生前来就餐",

        "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作",

        "随着页游兴起到现在的页游繁盛,依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了,但这块也不能完全忽略掉。"]

    for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))

    # 关键词提取

    document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露,"

               "根据刚刚完成了水资源管理制度的考核,有部分省接近了红线的指标,"

               "有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方,陈明忠表示,对一些取用水项目进行区域的限批,"

               "严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"

    print(HanLP.extractKeyword(document, 2))

    # 自动摘要

    print(HanLP.extractSummary(document, 3))

    # 依存句法分析

    print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))

    更多功能

    更多功能,包括但不限于:

    l 自定义词典

    l 极速词典分词

    l 索引分词

    l CRF分词

    l 感知机词法分析

    l 臺灣正體、香港繁體

    l 关键词提取、自动摘要

    l 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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/adnb34g/p/10694430.html
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