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中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 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 自然语言处理

pyhanlp: Python interfaces for HanLP1.x

HanLP1.x的Python接口，支持自动下载与升级HanLP1.x，兼容py2、py3。内部算法经过工业界和学术界考验，配套书籍《自然语言处理入门》已经出版，欢迎查阅随书代码或点击在线运行。基于深度学习的HanLP2.x已于2020年初发布，次世代最先进的多语种NLP技术，与1.x相辅相成，平行发展。

安装

懒人请点击；非IT人士可直接使用傻瓜虚拟机；工程师请先安装conda，然后执行：

conda install -c conda-forge openjdk python=3.8 jpype1=0.7.0 -y
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，HanLP1.x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/a
龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生
龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi

还可以重定向输入输出到文件等：

$ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐'               
欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi

依存句法分析

命令为hanlp parse，同样支持交互模式和重定向：

$ hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。'         
1	徐先生	徐先生	nh	nr	_	4	主谓关系	_	_
2	还	还	d	d	_	4	状中结构	_	_
3	具体	具体	a	a	_	4	状中结构	_	_
4	帮助	帮助	v	v	_	0	核心关系	_	_
5	他	他	r	rr	_	4	兼语	_	_
6	确定	确定	v	v	_	4	动宾关系	_	_
7	了	了	u	ule	_	6	右附加关系	_	_
8	把	把	p	pba	_	15	状中结构	_	_
9	画	画	v	v	_	8	介宾关系	_	_
10	雄鹰	雄鹰	n	n	_	9	动宾关系	_	_
11	、	、	wp	w	_	12	标点符号	_	_
12	松鼠	松鼠	n	n	_	10	并列关系	_	_
13	和	和	c	cc	_	14	左附加关系	_	_
14	麻雀	麻雀	n	n	_	10	并列关系	_	_
15	作为	作为	p	p	_	6	动宾关系	_	_
16	主攻	主攻	v	vn	_	17	定中关系	_	_
17	目标	目标	n	n	_	15	动宾关系	_	_
18	。	。	wp	w	_	4	标点符号	_	_

服务器

通过hanlp serve来启动内置的http服务器，默认本地访问地址为：http://localhost:8765 ；也可以访问官网演示页面：http://hanlp.hankcs.com/ 。

升级

通过hanlp update命令来将HanLP1.x升级到最新版。该命令会获取HanLP主项目最新版本并自动下载安装。

欢迎通过hanlp --help查看最新帮助手册。

API

通过工具类HanLP调用常用接口：

from pyhanlp import *

print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))
for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'):
    print('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性
testCases = [
    "商品和服务",
    "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
    "买水果然后来世博园最后去世博会",
    "**的首都是北京",
    "欢迎新老师生前来就餐",
    "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作",
    "随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"]
for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))
# 关键词提取
document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，" \
           "根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，" \
           "有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，" \
           "严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"
print(HanLP.extractKeyword(document, 2))
# 自动摘要
print(HanLP.extractSummary(document, 3))
# 依存句法分析
print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))

更多功能

更多功能，包括但不限于：

• 自定义词典
• 极速词典分词
• 索引分词
• CRF分词
• 感知机词法分析
• 臺灣正體、香港繁體
• 关键词提取、自动摘要
• 文本分类、情感分析

请阅读HanLP主项目文档和demos目录以了解更多。调用更底层的API需要参考Java语法用JClass引入更深的类路径。以感知机词法分析器为例，这个类位于包名com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer下，所以先用JClass得到类，然后就可以调用了：

PerceptronLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer')
analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
print(analyzer.analyze("上海华安工业（集团）公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观"))

输出：

[上海/ns 华安/nz 工业/n （/w 集团/n ）/w 公司/n]/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国/ns 纽约/ns 现代/t 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v

如果你需要多线程安全性，可使用SafeJClass；如果你需要延迟加载，可使用LazyLoadingJClass。如果你经常使用某个类，欢迎将其写入pyhanlp/__init__.py中并提交pull request，谢谢！

与其他项目共享data

HanLP1.x具备高度可自定义的特点，所有模型和词典都可以自由替换。如果你希望与别的项目共享同一套data，只需将该项目的配置文件hanlp.properties拷贝到pyhanlp的安装目录下即可。本机安装目录可以通过hanlp --version获取。

同时，还可以通过--config临时加载另一个配置文件：

hanlp segment --config path/to/another/hanlp.properties

测试

git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git
cd pyhanlp
pip install -e .
python tests/test_hanlp.py

反馈

任何bug，请前往HanLP issue区。提问请上论坛反馈，谢谢。

《自然语言处理入门》

自然语言处理是一门博大精深的学科，掌握理论才能发挥出工具的全部性能。新手可考虑这本入门书：

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《自然语言处理入门》由南方科技大学数学系创系主任夏志宏、微软亚洲研究院副院长周明、字节跳动人工智能实验室总监李航、华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群、小米人工智能实验室主任兼NLP首席科学家王斌、**科学院自动化研究所研究员宗成庆、清华大学副教授刘知远、北京理工大学副教授张华平和52nlp作序推荐。感谢各位前辈老师，希望这个项目和这本书能成为大家工程和学习上的“蝴蝶效应”，帮助大家在NLP之路上蜕变成蝶。

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