HanLP自然语言处理包如何安装与使用

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这篇文章主要介绍了 HanLP 自然语言处理包如何安装与使用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让丸趣 TV 小编带着大家一起了解一下。

HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包，目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。

HanLP 能提供以下功能：关键词提取、短语提取、繁体转简体、简体转繁体、分词、词性标注、拼音转换、自动摘要、命名实体识别（地名、机构名等）、文本推荐等功能，详细请参见以下链接：http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html

HanLP 下载地址：
https://github.com/hankcs/HanLP/releases，HanLP 项目主页：

https://github.com/hankcs/HanLP

1、HanLP 安装

hanlp 是由 jar 包、properties 文件和 data 数据模型组成，因此，在安装时，这三种文件都应该有。可以通过建立 java 工程即可运行。

hanlp.properties 文件中描述了不同词典的相对路径以及 root 根目录，因此，可以在此文件中修改其路径。

hanlp-1.3.4.jar 包中包含了各种算法及提取方法的 api，大部分方法都是静态的，可以通过 HanLP 直接进行调用，因此，使用非常方便。

data 文件夹中包含了 dictionary 和 model 文件夹，dictionary 中主要是各种类型的词典，model 主要是分析模型，hanlp api 中的算法需要使用 model 中的数据模型。

2、HanLP 的使用

普通 java 工程目录如下所示：

3、HanLP 的具体使用

例如：对 excel 中的聊天记录字段进行热点词的提取，计算并排序，功能如下所示

package com.run.hanlp.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.log4j.Logger;

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.suggest.Suggester;
import com.hankcs.hanlp.summary.TextRankKeyword;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import com.run.util.ExcelUtil;

public class HanlpTest {

public static final Logger log = Logger.getLogger(HanlpTest.class);

public static void main(String[] args) {
log.info(关键词提取：
HanlpTest.getWordAndFrequency();
}

/**
* 获取所有关键词和频率
*/
public static void getWordAndFrequency() {
// String content =
// 程序员(英文 Programmer) 是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。
List Map String, Integer content = ExcelUtil.readExcelByField(i:/rundata/excelinput ,5000,5);
Map String, Integer allKeyWords=new HashMap ();
for(int i=0;i content.size();i++){
Map String, Integer oneMap=content.get(i);
for(String str:oneMap.keySet()){
int count = oneMap.get(str);
CombinerKeyNum(str,count,allKeyWords);
}
}
List Map.Entry String,Integer sortedMap=sortMapByValue(allKeyWords);
log.info(sortedMap);
}
/**
*

* @param allKeyWords 需要进行排序的 map
* @return 返回排序后的 list
*/
public static List Map.Entry String,Integer sortMapByValue(Map String,Integer allKeyWords){
List Map.Entry String,Integer sortList=new ArrayList (allKeyWords.entrySet());

Collections.sort(sortList, new Comparator Map.Entry String, Integer () {
public int compare(Map.Entry String, Integer o1, Map.Entry String, Integer o2) {
return (o2.getValue() – o1.getValue());

}
});

return sortList;
}
/**
*

* @param key 关键词变量
* @param value 关键词词频变量
* @param allKeyWords 存放关键词和词频的 map
*/
public static void CombinerKeyNum(String key,int value,Map String,Integer allKeyWords){
if(allKeyWords.containsKey(key)){
int count=allKeyWords.get(key);
count+=value;
allKeyWords.put(key, count);
}else{
allKeyWords.put(key, value);
}
}
/**
*

* @param content 需要提取关键词的字符串变量
* @return 返回关键词以及关键词词频数的 map
*

*/
public static HashMap String, Integer getKeyWordMap(String content) {
List Term list = StandardTokenizer.SEGMENT.seg(content);
TextRankKeyword textmap = new TextRankKeyword();
Map String, Float map = textmap.getTermAndRank(content);
Map String, Integer mapCount = new HashMap ();
for (String str : map.keySet()) {
String keyStr = str;
int count = 0;
for (int i = 0; i list.size(); i++) {
if (keyStr.equals(list.get(i).word)) {
count++;
}
}
mapCount.put(keyStr, Integer.valueOf(count));
}
// log.info(mapCount);
return (HashMap String, Integer) mapCount;
}