日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當(dāng)前位置: 首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

自然语言处理工具pyhanlp分词与词性标注

發(fā)布時(shí)間:2023/12/20 编程问答 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 自然语言处理工具pyhanlp分词与词性标注 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

Pyhanlp分詞與詞性標(biāo)注的相關(guān)內(nèi)容記得此前是有分享過的。可能時(shí)間太久記不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所寫(小部分內(nèi)容有修改),供大家學(xué)習(xí)參考之用。

簡(jiǎn)介

pyhanlp是HanLP的Python接口。因此后續(xù)所有關(guān)于pyhanlp的文章中也會(huì)寫成HanLP。HanLP是完全用Java自實(shí)現(xiàn)的自然語言處理工具包。特點(diǎn)是完全用Java實(shí)現(xiàn)不引入第三方工具包。完全開源。中文的開源工具能做到這么完整的大概只有HanLP。包括了詞法分析、句法分析、分類、聚類、關(guān)鍵詞抽取等常見NLP應(yīng)用任務(wù)。并且github上問題回答快,作者很是認(rèn)真的解決大家提出的問題。雖然用Java實(shí)現(xiàn),HanLP也提供了Python接口。

?

簡(jiǎn)單的安裝過程,請(qǐng)先確保安裝了anaconda3

# 安裝命令

$ pip install pyhanlp

# 更新到最新代碼包和數(shù)據(jù)包

$ hanlp update

分詞與詞性標(biāo)注

?

示例

?

In [1]: from pyhanlp import *

In [5]: print(HanLP.segment("你好,歡迎使用HanLP漢語處理包!接下來請(qǐng)從其他Demo中

???...: 體驗(yàn)HanLP豐富的功能~"))

[你好/vl, ,/w, 歡迎/v, 使用/v, HanLP/nx, 漢語/gi, 處理/vn, 包/v, !/w, 接下來/vl, 請(qǐng)/v, 從/p, 其他/rzv, Demo/nx, 中/f, 體驗(yàn)/v, HanLP/nx, 豐富/a, 的/ude1, 功能/n, ~/nx]

In [11]: for word in word_li:

????...: ????print(word.word, word.nature)

????...: ????

你好 vl

w

歡迎 v

使用 v

HanLP nx

漢語 gi

處理 vn

v

w

接下來 vl

請(qǐng) v

p

其他 rzv

Demo nx

f

體驗(yàn) v

HanLP nx

豐富 a

ude1

功能 n

~ nx

關(guān)于HanLP.segment的說明。內(nèi)存要求:120MB以上,標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)包(35萬核心詞庫+默認(rèn)用戶詞典)。HanLP對(duì)詞典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了長期的優(yōu)化,哪怕HanLP的詞典上百兆也無需擔(dān)心。HanLP.segment是一個(gè)工廠函數(shù),它是對(duì)StandardTokenizer的封裝。當(dāng)前StandardTokenizer使用的是viterbi最短路分詞。viterbi分詞器是目前效率和效果的最佳平衡。該函數(shù)的詳細(xì)代碼在github.com/hankcs/HanLP/blob/master/src/main/java/com/hankcs/hanlp/seg/Viterbi/ViterbiSegment.java。分詞大致功能有:首先生成詞網(wǎng)和詞圖即可以得到粗分詞網(wǎng),經(jīng)維特比算法找最短路徑和人工干預(yù)分詞后即可得到粗分結(jié)果。之后根據(jù)配置可以進(jìn)行數(shù)字識(shí)別,人名識(shí)別,譯名識(shí)別,地名識(shí)別,機(jī)構(gòu)名識(shí)別,如果是索引分詞則進(jìn)行全切分分詞,詞性標(biāo)注。

?

HanLP的com.hankcs.hanlp.tokenizer包中封裝了很多開箱即用的分詞器,但是不是所有的分詞器都能在Python接口中直接使用。這些分詞器有BasicTokenizer這是NGram分詞器,不識(shí)別命名實(shí)體,不能使用用戶詞典。SpeedTokenizer這是最長匹配分詞器。NotionalTokenizer這是實(shí)詞分詞器。StandardTokenizer當(dāng)前效率和效果最佳的分詞器。NLPTokenizer更精確的中文分詞器。IndexTokenizer適用于信息檢索的分詞器。

?

后續(xù)將要介紹的內(nèi)容是文本的向量表示,這里邊有一部分內(nèi)容是跟特征抽取重合的。好了,今天的內(nèi)容就到這里



轉(zhuǎn)載于:https://blog.51cto.com/13636660/2396553

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯,堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的自然语言处理工具pyhanlp分词与词性标注的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。