Java中文语言处理小结——HanLP_java hanlp 情绪分析-优快云博客

HanLP是一款强大的中文处理库，提供分词、智能推荐、关键字提取、摘要生成等功能。支持标准分词、NLP分词、索引分词等多种分词方式，以及繁简转换、拼音转换等实用工具。HanLP还提供了丰富的API和详细的文档，便于开发者快速上手。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

HanLP介绍：http://hanlp.linrunsoft.com/
1、中文分词：http://hanlp.linrunsoft.com/doc/_build/html/segment.html

2、摘要关键字：http://hanlp.linrunsoft.com/doc/_build/html/extract.html

4、简繁拼音转换：http://hanlp.linrunsoft.com/doc/_build/html/util.html

5、solr hanlp分词插件下载：https://github.com/hankcs/hanlp-lucene-plugin/releases

6、hanlp分词包下载地址：https://github.com/hankcs/HanLP/releases
github地址：https://github.com/hankcs/HanLP
说明：使用hanlp实现分词、智能推荐、关键字提取、摘要等，更多功能参考官网

项目结构

该项目中，.jar和data文件夹和.properties需要从官网/github下载，data文件夹下载

项目配置
修改hanlp.properties:

#/Test/src/hanlp.properties:
#本配置文件中的路径的根目录
#root=E:/SourceCode/eclipsePlace/Test
root=./
......

配置文件的作用是告诉HanLP数据包即data文件夹的位置，root的值为data文件夹的父目录，可以使用绝对路径或相对路径。

测试代码

package com.test;

import java.util.List;

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.suggest.Suggester;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer;

import com.hankcs.hanlp.corpus.tag.Nature;
import com.hankcs.hanlp.dependency.CRFDependencyParser;
import com.hankcs.hanlp.dictionary.py.Pinyin;
import com.hankcs.hanlp.seg.CRF.CRFSegment;
import com.hankcs.hanlp.seg.NShort.NShortSegment;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.Viterbi.ViterbiSegment;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.IndexTokenizer;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.SpeedTokenizer;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.TraditionalChineseTokenizer;

public class MainTest {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("首次编译运行时，HanLP会自动构建词典缓存，请稍候……\n");
        //第一次运行会有文件找不到的错误但不影响运行，缓存完成后就不会再有了
        //标准分词
        //HanLP.segment 其实是对 StandardTokenizer.segment 的包装。
        //HanLP中有一系列“开箱即用”的静态分词器，以 Tokenizer 结尾
        System.out.println("标准分词：");
        System.out.println(HanLP.segment("你好，欢迎使用HanLP！"));
        System.out.println("\n");

        List<Term> termList = NLPTokenizer.segment("中国科学院计算技术研究所的宗成庆教授正在教授自然语言处理课程");
        //NLP分词
        //NLP分词 NLPTokenizer 会执行全部命名实体识别和词性标注。
        //所以速度比标准分词慢，并且有误识别的情况。
        System.out.println("NLP分词：");
        System.out.println(termList);
        System.out.println("\n");
		
		
        System.out.println("智能推荐：");
        getSegement();
        System.out.println("\n");

        System.out.println("关键字提取：");
        getMainIdea();
        System.out.println("\n");

        System.out.println("自动摘要：");
        getZhaiYao();
        System.out.println("\n");

        System.out.println("短语提取：");
        getDuanYu();
        System.out.println("\n");
    }

    /**
     * 智能推荐部分
     */
    public static void getSegement() {
        Suggester suggester = new Suggester();
        String[] titleArray = ("威廉王子发表演说 呼吁保护野生动物\n" + "《时代》年度人物最终入围名单出炉 普京马云入选\n" + "“黑格比”横扫菲：菲吸取“海燕”经验及早疏散\n"
                + "日本保密法将正式生效 日媒指其损害国民知情权\n" + "英报告说空气污染带来“公共健康危机”").split("\\n");
        for (String title : titleArray) {
            suggester.addSentence(title);
        }
        System.out.println(suggester.suggest("发言", 1)); // 语义
        System.out.println(suggester.suggest("危机公共", 1)); // 字符
        System.out.println(suggester.suggest("mayun", 1)); // 拼音
    }

    /**
     * 关键字提取
     */
    public static void getMainIdea() {
        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<String> keywordList = HanLP.extractKeyword(content, 5);
        System.out.println(keywordList);
    }

    /**
     * 自动摘要
     */
    public static void getZhaiYao() {
        String document = "算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论算法、计算几何的算法、图的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法、厄米变形模型、随机森林算法。\n"
                + "算法可以宽泛的分为三类，\n" + "一，有限的确定性算法，这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。\n"
                + "二，有限的非确定算法，这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。\n"
                + "三，无限的算法，是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。";
        List<String> sentenceList = HanLP.extractSummary(document, 3);
        System.out.println(sentenceList);
    }

    /**
     * 短语提取
     */
    public static void getDuanYu() {
        String text = "算法工程师\n"
                + "算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。\n"
                + "\n" + "1职位简介\n" + "算法工程师是一个非常高端的职位；\n" + "专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；\n"
                + "学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；\n" + "语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；\n"
                + "必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。\n" + "\n" + "2研究方向\n"
                + "视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师\n" + "\n" + "3目前国内外状况\n"
                + "目前国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。\n"
                + "在计算机音视频和图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Reduction)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。\n"
                + "在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。\n" + "另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。\n"
                + "算法工程师逐渐往人工智能方向发展。";
        List<String> phraseList = HanLP.extractPhrase(text, 10);
        System.out.println(phraseList);
    }
}

运行结果

项目结果

除此之外，还有

		//索引分词
        //索引分词 IndexTokenizer 是面向搜索引擎的分词器，能够对长词全切分，另外通过 term.offset 可以获取单词在文本中的偏移量
        List<Term> termList = IndexTokenizer.segment("主副食品");
        for (Term term : termList)
        {
            System.out.println(term + " [" + term.offset + ":" + (term.offset + term.word.length()) + "]");
        }
        //主副食品/n [0:4]
        //主副食/j [0:3]
        //副食品/n [1:4]
        //副食/n [1:3]
        //食品/n [2:4]

        //繁体分词
        List<Term> fttermList = TraditionalChineseTokenizer.segment("大衛貝克漢不僅僅是名著名球員，球場以外，其妻為前辣妹合唱團成員維多利亞·碧咸，" +
                "亦由於他擁有突出外表、百變髮型及正面的形象，以至自己品牌的男士香水等商品，及長期擔任運動品牌Adidas的代言人，" +
                "因此對大眾傳播媒介和時尚界等方面都具很大的影響力，在足球圈外所獲得的認受程度可謂前所未見。");
        System.out.println(fttermList);
        //[大衛貝克漢/nrf, 不僅僅/d, 是/v, 名著/n, 名/q, 球員/n, ，/w, 球場/n, 以外/f, ，/w, 其/r, 妻/ng, 為/p, 前/f, 辣妹/nz, 合唱團/n, 成員/n, 維多利亞/ns,
        // ·/w, 碧/ag, 咸/ng, ，/w, 亦/d, 由於/c, 他/r, 擁有/v, 突出/a, 外表/n, 、/w, 百變/nz, 髮型/n, 及/c, 正面/d, 的/uj, 形象/n, ，/w,
        // 以至/c, 自己/r, 品牌/n, 的/uj, 男士/n, 香水/n, 等/u, 商品/n, ，/w, 及/c, 長期/d, 擔任/v, 運動/n, 品牌/n, Adidas/nx, 的/uj, 代言人/n,
        // ，/w, 因此/c, 對/p, 大眾/n, 傳播/vn, 媒介/n, 和/c, 時尚界/nz, 等/u, 方面/n, 都/d, 具/vg, 很大/d, 的/uj, 影響力/n, ，/w,
        // 在/p, 足球/n, 圈外/nz, 所/u, 獲得/v, 的/uj, 認/v, 受/v, 程度/n, 可/v, 謂/vg, 前所未見/l, 。/w]
 		//N-最短路径分词
        //N最短路分词器 NShortSegment 比最短路分词器( DijkstraSegment )慢，但是效果稍微好一些，对命名实体识别能力更强
        //一般场景下最短路分词的精度已经足够，而且速度比N最短路分词器快几倍
        Segment nShortSegment = new NShortSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
        Segment shortestSegment = new ViterbiSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
        String[] testCase = new String[]{
                "刘喜杰石国祥会见吴亚琴先进事迹报告团成员",
        };
        for (String sentence : testCase)
        {
            System.out.println("N-最短分词：" + nShortSegment.seg(sentence) + "\n最短路分词：" + shortestSegment.seg(sentence));
        }

        //CRF分词
        //基于CRF模型和BEMS标注训练得到的分词器
        //CRF对新词有很好的识别能力，但是无法利用自定义词典。
        //也不支持命名实体识别，应用场景仅限于新词识别。
        Segment segment = new CRFSegment();
        segment.enablePartOfSpeechTagging(true);
        List<Term> crftermList = segment.seg("你看过穆赫兰道吗");
        System.out.println(crftermList);
        for (Term term : crftermList)
        {
            if (term.nature == null)
            {
                System.out.println("识别到新词：" + term.word);
            }
        }

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