HanLP：面向生产环境的自然语言处理工具包

HanLP：实用NLP工具包
最新推荐文章于 2022-04-13 17:55:51 发布
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#人工智能

HanLP是一款专为生产环境打造的自然语言处理工具包，提供高效且准确的文本处理功能。
[url=http://hanlp.com/]HanLP：面向生产环境的自然语言处理工具包[/url]
HanLP 面向生产环境的自然语言处理工具包介绍及使用示例
AI天才研究院
09-10 2575
HanLP 是一个面向生产环境的自然语言处理工具包，主要包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等功能。HanLP是Java开发的开源项目，GitHub地址为https://github.com/hankcs/HanLP。HanLP支持多种编程语言，如Java、Python、C++、JavaScript、Go等，其文档齐全，且提供了丰富的样例代码供学习参考。为了更好地服务于业务系统，HanLP还集成了分布式服务框架Apache Kafka和基于GPU的算法加速库JCudaLibrary。
自然语言处理中的环境准备
IT小叮当的博客
04-07 378
自然语言处理中的环境准备 Anaconda 安装 Tensorflow 库安装与学习. Python编辑器安装.
HanLP-简单使用
lllhhhv的博客
04-13 8838
面向生产环境的多语种自然语言处理工具包
自然语言处理技术之HanLP介绍
adnb34g的博客
04-12 3655
这段时间一直在接触学习hadoop方面的知识，所以说对自然语言处理技术也是做了一些了解。网络上关于自然语言处理技术的分享文章很多，今天就给大家分享一下HanLP方面的内容。自然语言处理技术其实是所有与自然语言的计算机处理相关联的技术的统称，自然语言处理技术应用的目的是为了能够让计算机理解和接收我们用自然语言输入的指令，实现从将我们人类的语言翻译成计算机能够理解的并且不会产生歧义的一种语言。接合目前...
自然语言处理NLP开源软件工具包
Calvin的博客
06-24 9695
自然语言处理（NLP） 开源软件工具包 基础研究领域 1、文本分类 2、依存分析 3、命名实体 4、词性标注 5、中文分词 6、情感分析 7、信息抽取 8、文本摘要 一、NLTK NLTLK官方文档地址：http://www.nltk.org/ 原文地址：http://www.52nlp.cn/tag/nltk-book NLTK（Natural Language Toolkit）是最为...
语义依存分析 表
Just for fun的专栏
09-10 4318
https://www.ltp-cloud.com/intro/#srl_how 语义依存分析 (Semantic Dependency Parsing, SDP)，分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。 使用语义依存刻画句子语义，好处在于不需要去抽象词汇本身，而是通过词汇所承受的语义框架来描述该词汇，而论元的数目相对词汇来说数量总是少了很多的。语义依存分析目标是跨越句...
HanLP:中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理
05-10
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，目标是普及落地最前沿的NLP技术。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。 借助世界上最大的多语种语料库...
HanLP：高效多语种NLP工具包实现多种自然语言处理功能
1. HanLP是一个面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，能够实现多种语言上的NLP任务。 2. 支持的语言包括简繁中文、英文、日语、俄语、法语、德语等104种语言，实现了10种联合任务。 3. 分词功能提供粗分和细分两...
HanLP 1.7.4 中文自然语言处理工具包发布
HanLP-1.7.4-release.zip 是一个专为中文自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）设计的综合性Java工具包，其核心目标是推动中文语言技术在实际生产环境中的高效落地与广泛应用。该工具包由一系列经过优化...
HanLP：中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义依存分析新词发现用自动生成的摘要进行文本分类聚类拼音简繁转换自然语言处理
02-03
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，目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP实现功能完善，性能高效，架构清晰，语料时新，可自定义的特点。 穿越世界上最大的多语言种语料...
Hanlp自然语言处理工具的使用演练
adnb34g的博客
09-19 590
Hanlp是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及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、架构清洗、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、磁性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。 本篇将用户输入的语句根据词库进行分词、关键词提取、摘要提取、词库维护。   工具类名称：DKNLPBase   1、标准分词 方法签名：Li...
pyhanlp 两种依存句法分类器
FontTian的博客
09-24 5145
依存句法分析器 在HanLP中一共有两种句法分析器 依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器 MaxEnt依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器 HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文（A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks），这...
StanfordNLP 安装使用 与 Hanlp 安装使用（python环境）
ChihkAnchor的博客
02-10 2314
Stanford NLP Stanford NLP提供了一系列自然语言分析工具。它能够给出基本的词形，词性，不管是公司名还是人名等，格式化的日期，时间，量词，并且能够标记句子的结构，语法形式和字词依赖，指明那些名字指向同样的实体，指明情绪，提取发言中的开放关系等。 1.一个集成的语言分析工具集； 2.进行快速，可靠的任意文本分析； 3.整体的高质量的文本分析; 4.支持多种主流语言; 5.多种编...
中文自然语言处理工具hanlp隐马角色标注详解
adnb34g的博客
02-13 777
本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型，包括语料格式、语料预处理、训练接口、输出格式等。 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。 语料格式 输入语料格式为人民日报分词语料库格式。该格式并没有明确的规范，但总体满足以下几点： 1、单词与词性之间使用“/”分割，如华尔街/...
【NLP工具】hanLP2.1的使用（未完）
尊新必威的博客
02-01 6724
一、hanlp简介 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，目标是普及落地最前沿的NLP技术。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。 借助世界上最大的多语种语料库，HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分、细分2个标准，强制、合并、校正3种词典模式）、词性标注（PKU、863、CTB、UD四套词性规范）、命名实体识别（PKU、MSRA、OntoNotes三套规范）、依存
如何编译运行HanLP自然语言处理包
adnb34g的博客
03-06 491
master分支 对于master分支，编译方法如下: git clone https://github.com/hankcs/HanLP.git mvn install -DskipTests ·由于目前一些test不够规范，使用了硬编码路径下的资源，所以暂时跳过单元测试。 ·该方法不会将src/main/resources目录下的任何资源（包括hanlp.properties）...
hanlp中文自然语言处理分词方法介绍
热门推荐
adnb34g的博客
04-27 1万+
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么，什么是自然语言处理呢？在没有接触到大数据这方面的时候，也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法，自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言。人类的语言太多，计算机技术起源于外国，所以一直以来自然语言处理基本都是围...
ltp句法分析提取
qq_34438672的博客
04-04 1379
转载：：：https://www.jianshu.com/p/1b750c4cd792
HIT LTP的使用及利用句法关系简单抽取示例
tanzhangwen的专栏
12-05 8621
中文的分词工具相对来说多点，比较有名的是计算所的ICTCLAS，哈工大的LTP，斯坦福的Parser等。但是命名实体识别、句法分析等的工具却不多，我所知的有哈工大的LTP、Stanford Parser。由于Stanford Parser最先是针对英文的处理工具，在中文上效果相对来说比LTP差些。下面我介绍一些个人对LTP的简单认识及初步使用。不同于Stanford Parser的java版本，L
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