HanLP 开源项目使用教程

滑芯桢

于 2024-08-08 07:16:23 发布

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HanLP 开源项目使用教程

HanLPHanLP是针对中文优化的自然语言处理库，提供词法分析、句法分析、命名实体识别等多种NLP功能，适用于搭建文本挖掘、机器翻译等相关应用。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HanLP

项目介绍

HanLP 是一个面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于 PyTorch 和 TensorFlow 2.x 双引擎。HanLP 具备功能完善、精度准确、性能高效、语料时新、架构清晰、可自定义的特点。HanLP 支持包括简繁中英日俄法德在内的130种语言上的10种联合任务以及多种单任务。HanLP 预训练了十几种任务上的数十个模型，并且正在持续迭代语料库与模型。

项目快速启动

安装 HanLP

首先，确保你的环境中已经安装了 Python。然后，使用 pip 安装 HanLP：

pip install hanlp

加载并使用 HanLP 模型

以下是一个简单的示例，展示如何加载并使用 HanLP 进行中文分词：

import hanlp

# 加载预训练的中文分词模型
HanLP = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH)

# 使用模型进行分词
text = "HanLP 为生产环境带来次世代最先进的多语种 NLP 技术。"
result = HanLP(text)

print(result)

应用案例和最佳实践

文本分类

HanLP 可以用于文本分类任务。以下是一个简单的文本分类示例：

import hanlp

# 加载预训练的文本分类模型
classifier = hanlp.load(hanlp.pretrained.classification.SST_ELECTRA_BASE_ZH)

# 分类文本
text = "自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支。"
result = classifier(text)

print(result)

命名实体识别

HanLP 也支持命名实体识别。以下是一个命名实体识别的示例：

import hanlp

# 加载预训练的命名实体识别模型
ner = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_ELECTRA_SMALL_ZH)

# 识别文本中的命名实体
text = "张三就职于自然语义科技有限公司。"
result = ner(text)

print(result)