原文鏈接：https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/84559848

LTP即哈工大語言技術平臺云，是基于云計算技術的中文自然語言處理服務平臺

在線使用的網址：https://www.ltp-cloud.com/

github網址：https://github.com/HIT-SCIR/ltp

模型下載網址：http://ltp.ai/download.html

1、安裝

我主要完成了python安裝pyltp，但是在安裝的過程中，需要安裝VS，不同版本的python會對應不同的VS

python3.6?對應的VS2005? 可以從下面的網盤進行下載：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/19DwbVfe3JQYWA3oPCZQoPw?
提取碼：u5lm?
python2.7.13?對應的VS可以從下面的網盤中進行下載：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1rd_9i4wy45FKeF2oYSPCbA?
提取碼：qf38?

（1）python3.6安裝過程

執行下面的安裝步驟則完成了安裝

$ git clone https://github.com/HIT-SCIR/pyltp
$ git submodule init?
$ git submodule update
$ python setup.py install

但此時安裝的pyltp版本是0.2.1

（2）python2.7.13安裝過程

按照上面的步驟，會出現下面的問題（本地的python版本默認的是python2.7.14）：

visual c++ for python\9.0\VC\Bin\amd64\cl.exe failed with exit status 2

解決方法：

把python2.7.14換成python2.7.13版本即可，且改成pip安裝，具體的安裝命令如下所示：
set STATICBUILD=true && pip install pyltp==0.1.9.1

此時安裝的pyltp版本為0.1.9.1
?

2、使用

LTP提供的模型包括：（在ltp_data文件夾http://ltp.ai/download.html）
? ? cws.model ? ? ? ? 分句模型，單文件
? ? pos.model ? ? ? ? 詞性標注模型，單文件
? ? ner.model 命名實體識別模型，單文件
? ? parser.model 依存句法分析模型，單文件
? ? srl_data/ 語義角色標注模型，多文件（文件夾srl）

主要使用pyltp中的命名實體識別的功能，具體的代碼如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-

from pyltp import SentenceSplitter

from pyltp import Segmentor

from pyltp import Postagger

from pyltp import NamedEntityRecognizer

paragraph1 = "張三來自中國"

# 分詞

sengentor = Segmentor()

sengentor.load("model/ltp_data_v3.4.0/cws.model")

words = sengentor.segment(paragraph1)

sengentor.release() # 釋放模型

# 詞性標注

postagger = Postagger()

postagger.load("model/ltp_data_v3.4.0/pos.model")

postags = postagger.postag(words)

postagger.release() # 釋放模型

# 命名實體識別

recognizer = NamedEntityRecognizer()

recognizer.load("model/ltp_data_v3.4.0/ner.model")

netags = recognizer.recognize(words, postags)

result = "|".join(netags).split('|')

for i in range(len(words)):

print words[i],postags[i],result[i]

recognizer.release() # 釋放模型

運行的結果如下圖所示：

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的哈工大LTP本地安装及python调用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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