Mac下载安装nlp处理工具pyltp及其python实现

本文详细介绍了在Mac OS-10.13环境下,如何编译安装pyltp,解决安装过程中的问题,填充ltp文件夹,并下载模型文件进行NLP处理。操作包括修改setup.py文件,下载LTP源码,导入模型,以实现分词、词性标注等功能。

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目录

一、操作环境

二、编译安装pyltp

三、填充pyltp中的空ltp文件夹

四、python处理NLP问题还需调用模型文件


pyltp 是哈工大出品的NLP处理工具,是 LTP 的 Python 封装。该工具提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析,语义角色标注的功能,关于各个模块任务的介绍可以查阅 这里 的介绍。

一、操作环境

本文章是在我经历了许多心塞的报错后,总结出的安装方法,以下是我的操作环境:

  • 操作平台:Mac OS-10.13
  • python版本:python 3.6

二、编译安装pyltp

在mac终端下,网上说可以用pip安装,但是我执行后报错,于是我就从源代码编译安装。进入你想要放这个项目的目录,输入以下代码:

$ git clone https://github.com/HIT-SCIR/pyltp

之后ls一下,发现当前目录里多了这个pyltp的项目,然后执行以下代码:

$ git submodule init
$ git submodule update

之后进入这个pyltp文件夹,执行setup.py文件:

$ cd pyltp
$ python setup.py install

### 哈工大 LTP 自然语言处理工具的使用 #### 安装过程 为了能够利用哈工大开发的语言技术平台(LTP),首先需要完成 pyltp 的安装。这可以通过克隆 GitHub 上的项目仓库来实现: ```bash git clone https://github.com/HIT-SCIR/pyltp.git cd pyltp git submodule init git submodule update python setup.py install ``` 对于 Mac 用户遇到版本兼容性问题的情况,可以设置环境变量 `MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET` 来解决此问题[^3]。 #### 下载并配置模型文件 除了安装库本身外,还需要下载相应的预训练模型包,并将其放置在一个合适的位置以便后续调用。这些模型支持分词、词性标注以及命名实体识别等功能[^2]。 #### 使用实例 ##### 分词 通过加载分词语料库,可以轻松地将中文句子切分成独立词汇单位。下面是一个简单的例子展示如何执行这一任务: ```python from pyltp import Segmentor segmentor = Segmentor() # 初始化实例 segmentor.load('path_to_model/cws.model') # 加载模型 words = segmentor.segment("他叫汤姆去拿苹果。") print("\t".join(words)) segmentor.release() ``` ##### 词性标注 同样地,在完成了必要的初始化之后,还可以对上述得到的结果进一步分析其语法角色: ```python from pyltp import Postagger postagger = Postagger() # 初始化实例 postagger.load('path_to_model/pos.model') # 加载模型 postags = postagger.postag(list_of_words) # 输入应为列表形式 print("\t".join(postags)) postagger.release() ``` ##### 命名实体识别 最后,如果希望提取文本中的专有名词或其他特定类型的实体,则可借助于内置的支持函数来进行操作: ```python from pyltp import NamedEntityRecognizer recognizer = NamedEntityRecognizer() # 初始化实例 recognizer.load('path_to_model/ner.model') # 加载模型 netags = recognizer.recognize(list_of_words, list_of_postags) print("\t".join(netags)) recognizer.release() ``` 以上就是关于哈工大 LTP 平台的基础介绍及其部分核心功能的应用演示[^1]。
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