HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py二、py3。python
安装git
pip install pyhanlpgithub
使用命令hanlp来验证安装,如因网络等缘由自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南。安全
命令行服务器
中文分词网络
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:多线程
$ hanlp segment工具
商品和服务测试
商品/n 和/cc 服务/vnspa
当下雨天地面积水分外严重
当/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
还能够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,一样支持交互模式和重定向:
服务器
经过hanlp serve来启动内置的http服务器,默认本地访问地址为:http://localhost:8765 ;也能够访问官网演示页面:http://hanlp.hankcs.com/ 。
升级
经过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。
欢迎经过hanlp --help查看最新帮助手册。
API
经过工具类HanLP调用经常使用接口:
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('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性
testCases = [
"商品和服务",
"结婚的和还没有结婚的确实在干扰分词啊",
"买水果真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",
"工信处女干事每个月通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做",
"随着页游兴起到如今的页游繁盛,依赖于存档进行逻辑判断的设计减小了,但这块也不能彻底忽略掉。"]
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肯定了把画雄鹰、松鼠和麻雀做为主攻目标。"))
更多功能
更多功能,包括但不限于:
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须要参考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,因此先用JClass获得类,而后就能够调用了:
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
若是你须要多线程安全性,可以使用SafeJClass;若是你须要延迟加载,可以使用LazyLoadingJClass。若是你常常使用某个类,欢迎将其写入pyhanlp/__init__.py中并提交pull request,谢谢!
与其余项目共享data
HanLP具有高度可自定义的特色,全部模型和词典均可以自由替换。若是你但愿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的安装目录下便可。本机安装目录能够经过hanlp --version获取。
同时,还能够经过--config临时加载另外一个配置文件:
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