hanlp可以使用python调用吗

罗萌萌是谁的媳妇儿～ 2024-05-24 00:19:57

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安装jdkjpype并没有像ikvm那样实现自己的jvm，而是以pipe方式调用原生jvm。所以我们需要一个jvm，比如：oracle jdkopenjdk安装jdk非常简单，分清楚32位和64位即可，必须与os和python的位数一致，具体安装过程不再赘述。唯一需要注意的是，必须设置环境变量j**a_home到jdk的根目录，jdk的安装程序不一定会帮你做这一步。安装编译工具链python的package一般是以源码形式发布的，其中一些c代码必须在用户机器上编译，所以需要安装编译工具链。当然你也可以跳过这步，直接下载binary。windows安装免费的v**ual c++ express 2010。debian/ubuntusudo apt-get install g++red hat/fedorasu -c 'yum install gcc-c++'安装jpype本文读者应该都是python程序员，所以略过了安装python这一步。不过必须注意的是，jpype版本与python的对应兼容关系：python2.x：jpypepython3.x:jpype1-py3使用setup.py安装下载源码后解压，在目录下运行：*nixsudo python3 setup.py installwindowspython setup.py install直接下载binary当然你也可以选择下载binary，比如jpype1-py3主页上的binary列表。在pycharm中安装如果你正在使用pycharm这款ide的话，那么事情就简单多了。首先在project interpreter里面点击加号：搜索jpype，选择你需要的版本安装:稍等片刻就安装成功了：测试安装结果终于又到了写代码的开心时间了，可以通过如下代码测试是否安装成功：from jpype import *startjvm(getdefaultjvmpath())j**a.lang.system.out.println("hello world")shutdownjvm()输出如下结果表示安装成功：hello worldjvm activity report :classes loaded : 31jvm has been shutdown调用hanlp关于hanlphanlp是一个致力于向生产环境普及nlp技术的开源j**a工具包，支持中文分词（n-最短路分词、crf分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（**人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（maxent依存句法分析、神经网络依存句法分析）。下载hanlp你可以直接下载portable版的jar，零配置。也可以使用自定义的hanlp——hanlp由3部分组成：类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties，请前往项目主页下载最新版：。对于非portable版，下载后，你需要编辑配置文件第一行的root指向data的父目录，详见文档。这里，假设新建了一个目录（假定为c:\hanlp），把hanlp.jar和hanlp.properties（portable版的话，仅需一个hanlp-portable.jar）放进去：python调用下面是一份python3的调用示例： # -*- coding:utf-8 -*- # filename: main.py # author：hankcs # date: 2015/11/26 14:16 from jpype import * startjvm(getdefaultjvmpath(), "-dj**a.class.path=c:\hanlp\hanlp-1.2.8.jar;c:\hanlp", "-xms1g", "-xmx1g") hanlp = jclass('com.hankcs.hanlp.hanlp') # 中文分词 print(hanlp.segment('你好，欢迎在python中调用hanlp的api')) 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", "**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**代24**换机等技术**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)) # 命名实体识别与词性标注 nlptokenizer = jclass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.nlptokenizer') print(nlptokenizer.segment('**科学院计算技术研究所的宗成庆教授正在教授自然语言处理课程')) # 关键词提取 document = "**水资源司司长陈明忠9月29日在**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。")) shutdownjvm() 20210311

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