北京的下雨天

伴着雷声阵阵,北京下雨了,这雨下的痛快,一扫昨天的闷热。昨天是二十四节气里的白露,到了白露,算是真正入秋了,天气逐渐开始有凉意。老祖宗总结的传统文化果然博大精深,不论历史如何变迁,大自然还是基本按照这个节气在走。

有段时间没写文章了,今天借着这雨境,有了写文章的冲动。想起上高中的时候,一般有古诗词赏析啥的,有几个词大家都比较熟悉,比如「借景抒情、寓情于景」,我一想,似乎有点这种感觉。古代那些文人骚客不就是这么成为诗人的吗?时代不同,只是大家记录的方式变了而已。

古人写诗作词,要靠史官记录、歌女传唱、百姓传颂等方式才能流芳百世,而今天,我们何其幸运,只需要在网上写下文字,就能通过互联网传遍全世界。仔细想了下,古人为什么要写诗词?除了能加官晋爵,带来影响力,更多的是对自己人生的总结、智慧的结晶,越写活的越明白啊。

换工作后,老有小伙伴问我为啥要转变,除去之前文章里写的原因,其实还有一个重要原因,就是写作。在写文章的过程中,我逐渐冷静下来,直面自己的内心,有焦虑、彷徨,但也有希望。写作的过程,是让自己内心逐渐平静,然后再出发的过程。同时,写作也会促使着你去想要看更多的书。说实话目前我看的书不多,但有种感觉,很多书里讲的道理,其实是一样的,只不过表达方式不同。通过读书,大量输入,然后经过思考,再输出,咱们都能写出属于自己的东西。

但大家觉着写文章好像很难,其实并不是难,而是大家对自己的要求太高。就像我,好久没更文了,很多时候想着去写了,但觉着写出来带给大家的价值不大,就停笔了。在我现在的工作中,大家经常提到一个词叫「预设立场」,就是没有跟客户充分沟通的情况下,去揣摩客户的想法,对客户提前预判,结果自己的预判往往是错的。

写文章也是,按照自己真实的想法写出来,其实多少能给一些人带去收获。因为你写出来的感受,可能正是别人没想通的地方,一句话可能就点醒很多人。比如今天看到一炜的文章,讲一个小姐姐一年读300本书的感悟,有句话是「读书最厉害的一点,是可以改变你的潜意识。而潜意识决定着你的人生」,我看完这句话,感觉瞬间被击中。又深入思考了下,之所以说潜意识会改变人生,是因为潜意识决定着一个人行为,而这些行为决定着你处事的原则,这些原则构成了你的一生。

窗外的雨,停了一会又下了,微风中夹着丝丝凉意,驱散了昨日的燥热。写文章的过程,也像是一场雨,悄无声息,但滋润着你的心田。都说艺术源于生活,写文章其实也是源于生活。每天一条简单的原创朋友圈,发的多了,时间久了,你就会发现自己慢慢会写作了。大家其实都有表达自己的需求,我觉得发朋友圈和写文章,应该算是马斯洛需求层次里的「社交需求」和「自我实现」。希望大家勇于去发原创朋友圈,用文字去表达自己的感受,这也是一种写作。

窗外的雨下的更大了,夜色朦胧,北国的秋,要变凉了,大家注意天凉加衣~

晚上加入了一个公众号文章周更群,是鼓励大家进行公众号周更,我也加入了,后面的时间可能会很忙,但每周抽出一点时间,静下心来,写写文章的感觉应该不错。(本文的题目想起的文艺点,本来想叫雨天随笔,但感觉太俗,就换成北京的下雨天了,喜欢我的文章,欢迎关注我的公众号)

PS:竟然还有人不知道如何关注我的公众号,微信搜索「kevinsheng」即可关注,关注后进入公众号菜单,可添加我的个人微信,围观我的朋友圈。期待与大家沟通交流,一起进步。

<think>我们正在讨论的是HanLP在Python中通过JPype调用时返回的Term对象列表。用户的问题集中在为什么返回的是Term对象列表而不是简单的字符串列表,以及如何解析这些对象。 根据引用[1][2][3]中的示例,我们可以看到HanLP的分词结果是由Term对象组成的列表。每个Term对象包含两个主要属性:word(词语的字符串)和nature(词性标注)。例如: ```python for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'): print('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) ``` 这种设计的原因在于: 1. **信息丰富性**:除了词语本身,词性标注对于后续处理(如命名实体识别、句法分析)非常重要。 2. **结构化数据**:Term对象可以包含更多信息(如词性、在句子中的位置等),而不仅仅是字符串。 3. **扩展性**:HanLP的设计允许在Term对象中添加更多语言学属性,而不改变接口。 如何解析Term对象? - 直接访问属性:`term.word`获取词语,`term.nature`获取词性(返回的是`com.hankcs.hanlp.corpus.tag.Nature`对象,可以调用`toString()`或直接转换为字符串)。 - 转换为字符串列表:`[term.word for term in terms]` - 保留词性信息:`[(term.word, str(term.nature)) for term in terms]` 示例代码(基于引用[2]): ```python from pyhanlp import * # 分词 terms = HanLP.segment('下雨天地面积水') # 解析1:直接遍历 for term in terms: print(f"词语: {term.word}, 词性: {term.nature}") # 解析2:转换为词语列表 word_list = [term.word for term in terms] print("分词结果:", word_list) # 解析3:转换为带词性的元组列表 term_info = [(term.word, str(term.nature)) for term in terms] print("带词性的分词结果:", term_info) ``` 注意:在JPype的上下文中,`term.nature`是一个Java对象,我们需要调用`toString()`或使用`str()`函数来获取其字符串表示。但在Python中,`print`函数会自动调用`toString()`,所以可以直接打印。如果需要显式转换为字符串,可以使用`str(term.nature)`。 相关问题: 1. HanLP分词结果中词性标注的含义是什么? 2. 如何将HanLP的分词结果转换为其他分词工具(如jieba)的格式? 3. 如何根据词性过滤分词结果(例如只保留名词)? 4. HanLP的Term对象还包含哪些其他属性? 5. 在JPype调用中,如何处理HanLP返回的其他复杂对象(如依存句法分析结果)?</think>### JPype 调用 HanLP 分词返回 Term 对象列表的原因及解析方法 #### 设计原因分析 1. **信息完整性需求** HanLP 的分词结果需要同时提供**词语文本**和**词性标注**信息,单一字符串无法承载这种结构化数据: ```python # 每个Term对象包含两个核心属性 term.word # 词语文本 (字符串) term.nature # 词性标注 (Nature对象) ``` 2. **Java 对象模型映射** 通过 JPype 调用 Java 库时,HanLP 的 `com.hankcs.hanlp.seg.common.Term` 类被直接映射到 Python 环境。该类的设计保留了 Java 面向对象特性,而非简单字符串输出[^2][^3]。 3. **后续处理扩展性** Term 对象可支持更多高级功能: ```python # 支持的操作示例 term.offset # 词语在文本中的位置 term.getFrequency() # 词频统计 ``` #### 解析方法详解 ##### 基础解析(获取词语) ```python from pyhanlp import HanLP # 分词获取Term列表 terms = HanLP.segment("北京明天有暴雨") # 提取纯词语列表 words = [term.word for term in terms] print(words) # 输出: ['北京', '明天', '有', '暴雨'] ``` ##### 完整解析(词性+词语) ```python # 获取词性标注信息 for term in terms: print(f"{term.word}\t{term.nature}") # 输出: # 北京 ns (地名) # 明天 t (时间词) # 有 v (动词) # 暴雨 n (名词) ``` ##### 结构化转换 ```python # 转换为字典列表 term_dicts = [ {"word": term.word, "pos": str(term.nature)} for term in terms ] """ 结果: [ {'word': '北京', 'pos': 'ns'}, {'word': '明天', 'pos': 't'}, ... ] """ ``` #### JPype 对象处理技巧 1. **类型检查** 安全操作验证对象类型: ```python from com.hankcs.hanlp.seg.common import Term if isinstance(terms[0], Term): print(terms[0].word) ``` 2. **Java 方法调用** 直接调用 Java 对象方法: ```python # 获取词性标签的字符串表示 pos_tag = terms[0].nature.toString() ``` 3. **跨语言类型转换** 将 Java 集合转为 Python 列表: ```python import jpype # Java List -> Python list py_list = list(terms) ``` #### 与纯 Python 分词工具的对比 | 特性 | HanLP+JPype (Term对象) | Jieba (字符串列表) | |----------------|------------------------|-------------------| | 词性标注 | ✅ 内置支持 | ❌ 需额外调用 | | 词语位置信息 | ✅ 通过offset获取 | ❌ 不支持 | | 命名实体识别 | ✅ 直接集成 | ❌ 需额外处理 | | 内存效率 | ⚠️ 较高(Java对象开销) | ✅ 较低 | | 部署复杂度 | ⚠️ 需Java环境 | ✅ 纯Python | #### 典型应用场景 ```mermaid graph TD A[原始文本] --> B(HanLP分词) B --> C{Term对象列表} C --> D1[词性过滤] C --> D2[实体识别] C --> D3[关键词提取] D1 --> E[仅保留名词/动词] D2 --> F[标记地名/人名] D3 --> G[提取重要词语] ``` > 提示:在交互式环境中可使用 `dir(term)` 查看 Term 对象的完整属性和方法列表[^1]。 --- ###
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