这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口. CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习. 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt,随hanlp 1.6.2以上版本发布. 语料格式等与感知机词法分析器相同,请先阅读<感知机词法分析器>. 中文分词 训练 CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null); segmenter.train("data

HanLP中文自然语言处理工具实例演练 作者:白宁超 2016年11月25日13:45:13 摘要:HanLP是hankcs个人完成一系列模型与算法组成的Java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.架构清晰.语料时新.可自定义的特点. 在提供丰富功能的同时,HanLP内部模块坚持低耦合.模型坚持惰性加载.服务坚持静态提供.词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的语料.笔者坚定支持开源的项目,本文初衷是使用自然语言

Java中调用HanLP配置 HanLP自然语言处理包开源官方文档 了解HanLP的全部 自然语言处理HanLP 开源自由的汉语言处理包主页 GitHub源码 基于hanLP的中文分词详解-MapReduce实现&自定义词典文件 hanlp中文分词器解读 HanLP下载中心 Solr集成HanLP中文分词 Python调用自然语言处理包HanLP 自然语言处理之分词器ansj跟hanlp介绍 使用Hanlp加载大字典 句法分析工具比较 在Python中调用Java扩展包:HanLP 千万级巨型汉

相似度分析的,其中的分词可以采用HanLP即可: http://www.open-open.com/lib/view/open1421978002609.htm /*********************************************************** * @Title : SimilarityAnalyse.java * @Package : lsg.hawei.hanlp * @Description: TODO(用一句话描述该文件做什么) * @author

参考资料: http://www.hankcs.com/nlp/call-hanlp-in-csharp.html 目前自动摘要算法似乎没有.net 版本,而以java,python 居多 自动摘要算法一般使用textrank算法 比如java开源的: https://github.com/hankcs/HanLP hanlp .net版本制作方式 http://www.hankcs.com/nlp/call-hanlp-in-csharp.html 因为公司网速很慢,无法上传制作完毕的dll.

1.前言 前一阵把博客换了个模版,模版提供了一个搜索按钮,这让我想起一直以来都想折腾的全文搜索技术,于是就用lucene6.2.1加上HanLP的分词插件做了这么一个模块CSearch.效果看这里:https://chulung.com/search源码:CSearch 2.关于分词 索引的一个核心功能便是分词,lucene自带的分词是基于英语的,所以中文分词用其他插件比较好. 网上很多都是推荐IK-Analyzer,不过这个插件很久没更新了,用lucene6的话重构才能用:IK-Analyze

一.首先要引入mawen依赖包: <dependency> <groupId>com.hankcs</groupId> <artifactId>hanlp</artifactId> <version>portable-1.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <ar

hanlp加一个很大的词典时候遇到的问题: ,然后改为5g,5g,问题得到解决. 但是运行后还有一个问题是: 重新改为10g,10g,问题得到解决. 也就是给java虚拟机分配的内存大点.

说明 ·目前的实现方式是以远程词库的内容重新构建CustomDictionary.trie,demo主要是为了实现同步远程词库,对性能暂不作考虑,对性能要求要以CustomDictionary.dat为基础实现 按hanlp作者述 trie后期可能会取消 目前CustomDictionary使用DAT储存词典文件中的词语,用BinTrie储存动态加入的词语,前者性能高,后者性能低 之所以保留动态增删功能,一方面是历史遗留特性,另一方面是调试用:来可能会去掉动态增删特性. ·ik的方案,远程词库并

HanLP 自然语言处理 for nodejs ·支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析) 环境要求 java 1.8 nodejs >= 6 docker ·build image cd node-hanlp ./scripts/build-docker-image.

基于 HanLP 的 Elasticsearch 中文分词插件,核心功能: 兼容 ES 5.x-7.x: 内置词典,无需额外配置即可使用: 支持用户自定义词典: 支持远程词典热更新(待开发): 内置多种分词模式,适合不同场景: 拼音过滤器(待开发): 简繁体转换过滤器(待开发). 版本 插件版本和 ES 版本一致,直接下载对应版本的插件进行安装即可. ·插件开发完成时,最新版本已经为 6.5.2 了,所以个人只对典型的版本进行了测试: ·5.X 在 5.0.0.5.5.0 版本进行了测试: ·6

文章摘自github,本次测试选用 HanLP 1.6.0 , LTP 3.4.0 测试思路 使用同一份语料训练两个分词库,同一份测试数据测试两个分词库的性能. 语料库选取1998年01月的人民日报语料库.199801人民日报语料 该词库带有词性标注,为了遵循LTP的训练数据集格式,需要处理掉词性标注. 测试数据选择SIGHan2005提供的开放测试集. SIGHan2005的使用可以参见其附带的readme. HanLP java -cp libs/hanlp-1.6.0.jar com.ha

基于HanLP,支持包括Solr(7.x)在内的任何基于Lucene(7.x)的系统. Maven <dependency> <groupId>com.hankcs.nlp</groupId> <artifactId>hanlp-lucene-plugin</artifactId> <version>1.1.6</version> </dependency> Solr快速上手 1.将hanlp-portable

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南. 命令行 中文分词 使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果: $ hanlp segment 商品和服务 商品/n 和/cc 服务/vn 当下雨天地面积水分外严重 当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/

本章是接前两篇<分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架>和<基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架>的.本系统将同时进行中文分词.词性标注与命名实体识别3个任务的子系统称为“词法分析器”. 加载 对应的类为PerceptronLexicalAnalyzer,其构造方法为递增的3个模型地址: l public PerceptronLexicalAnalyzer(String cwsModelFile) throws IOException l public Perceptr

 结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务,并且应用到中文分词.词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架,该框架利用1个算法解决3个问题,时自治同意的系统,同时三个任务顺序渐进,构成流水线式的系统.本文先介绍中文分词框架部分内容. 中文分词 训练 只需指定输入语料的路径(单文档时为文件路径,多文档时为文件夹路径,灵活处理),以及模型保存位置即可: 命令行 java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -ta

由于项目需要在Android手机设备上实现汉字转拼音功能(支持多音字),于是首先想到了Pinyin4j+多音字映射对照表的实现方案,并在项目中试用了一段时间,发现数据量大时,其耗时非常严重.后来寻找其他方案,在github上找到了HanLP开源库,其多音字转换速度非常快,但是没有针对Android平台进行适配,于是对代码进行了一些修改,终于可以在Android手机上运行.修改后的工程已上传至github,如有需要,可以clone HanLP-Android代码后,导出jar文件使用. ##使用说

1.在data/dictionary/custom/路径下新建文件 myDict.txt.,添加新的单词,单词,词性,词频.并删除当前文件夹下的bin文件, 2.在hanlp配置文件中的CustomDictionaryPath后追加myDict.txt 3.工具类 public static List <String> getNewExtractKeyWord(String content,Integer size){ List<Term> res = HanLP.segment(

HanLP(Han Language Processing)是由一系列模型与算法组成的Java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.架构清晰.语料时新.可自定义的特点. 环境搭建 1.创建java项目,导入HanLP必要的包 2.把对应的配置文件放置在src下 3.修改hanlp.properties配置文件,使其指向data(data中包含词典和模型)的上级路径,修改如下, 代码运行 1.第一个Demo System.out.println(Ha

由于采集省市区镇数据需要对地名进行拼音转换,由于第三方高准确度接口对IP进行了限制,处理大量数据变得异常缓慢. 使用了一个折中的办法,省市区 3级(3千+)用高准确度接口(几乎没有拼错的地名),镇级(4万+)用本地HanLP提供的接口(大部分多音字还算是能拼正确). Github源码:https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/tree/master/.pinyin-python-server 另外我提供了一个临时测试服务器,