hanlp分词各类词性状态表： 比如: a 形容词 ad 副形词 b 区别词 n 名词 h 前缀 i 成语 j 简称略语 k 后缀 l 习用语 m 数词 mg 数语素 Mg 甲乙丙丁之类的数词 mq 数量词

最近适用了这五款分词工具，光是下载安装就踩了很多坑，特别是pyltp和hanlp，装到我怀疑人生。 以下是整理的安装过程和注意事项。 希望能给大家提供些帮助。 目录一、Nlpir第一步：下载工具。第二步：下载后，解压，按如下顺序进入目录。第三步：打开工具，可以看到有精准采集、文档转换、批量分词等功能。具体使用方法可参考右下角“使用手册”。二、 Pyltp第一步：下载安装Pyltp。第二步：下载模型。第三步：使用基本组件。三、 Jieba第一步：pip安装，指令为第二步：基于python中jieba包的中文分词中详细使用。四、 Hanlp第一步：下载Hanlp 。第二步：在eclipse里导入项

一个处理汉语的python包，类似nlp

手动下载hanlp相关jar包，用于python相关自然语言的工具，可进行分词、短语提取、摘要提取等

HanLP: Han Language Processing | | | | | 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）、依存句法分析（SD、UD规范）、成分句法分析、语义依存分析（SemEval16、DM、PAS、PSD四套规范）、语义角色标注、词干提取、词法语法特征提取、抽象意义表示（AMR）。 量体裁衣，HanLP提供RESTful和nati

实验 句法分析 1）使用至少两种依存句法分析工具(HanLP，Stanford CoreNLP 等)编写句法 程序; 2）给出至少20 个句子的分析结果，以结构化方式存储（json 或xml）; 3）分别计算出不同方法结果的正确率，并对比不同方法的差异。 4）对结果进行可视化（选做）

关键词提取是词语颗粒度的信息抽取的一种重要的需求，即提取文章中重要的词语。 关键词提取的常用方法包括词频统计、TF-IDF和TextRank等。 其中，词频和TextRank属于单文档算法，即只需一篇文章即可提取出其中的关键词；而TF-IDF则属于多文档宣发，需要其他文档的辅助来提取当前文章的关键词。 词频统计的Python实现 词频统计的逻辑是：在一篇文章中，越重要的关键词往往会在文章中反复出现；因为为了解释关键词，作者经常会反复地提及它们。所以通过统计文章中各个词语的出现频率，即可初步地获得关键词。 但是因为齐夫定律，文章中出现频率最高的往往并不是长度较长的关键词，而是标点符号和助词等，因

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、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。

HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，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。 HanLP提供下列功能： 中文分词 HMM-两字组（速度与精度最佳平衡;一百兆内存） 最短路分词，N-最短路分词 由字构词（侧重精度，全世界最大语料库，可识别新词;适合NLP任务） 感知机分词，CRF分词 词典分词（侧重速度，每秒数千万字符;省内存） 极速词典分词 所有分词器都支持： 索引全切分模式 用户自定义词典 兼容繁体中文 训练用户自己的领域模型 词性标注 HMM词性标注（速度快） 感知机词性标注，CRF词性标注（精度高） 命名实体识别 基于HMM角色标注的命名实体识别（速度快） 中国人名识别，音译人名识别，日本人名识别，地名识别，实体机构名识别 基于线性模型的命名实体识别（精度高） 感知机命名实体识别，CRF命名实体识别 关键词提取 TextRank关键词提取 自动摘要 TextRank自动摘要 短语提取 基于互信息和左右信息熵的短语提取 拼音转换 多音字，声母，韵母，声调 简繁转换 简繁分歧词（简体，繁体，台湾正体，香港繁体） 文本推荐 语义推荐，拼音推荐，字词推荐 依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器 基于ArcEager转移系统的柱搜索依存句法分析器 文本分类 情感分析 文本聚类 KMeans，Repeated Bisection，自动推断聚类数目k word2vec 词向量训练，加载，词语相似度计算，语义运算，查询，KMEANS聚类 文档语义相似度计算 语料库工具 部分默认模型训练自小型语料库，鼓励用户自行训练。模块所有提供训练接口，语料可参考98年人民日报语料库。 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。默认模型训练自全世界最大规模的中文语料库，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的模型。

1. 前言 中文分词≠自然语言处理！ Hanlp HanLP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。 功能：中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁 中文分词只是第一步；HanLP从中文分词开始，覆盖词性标注、命名实体识别、句法分析、文本分类等常用任务，提供了丰富的API。 不同于一些简陋的分词类库，HanLP精心优化了内部数据结构和IO接口，做到了毫秒级的冷启动、千万字符每秒的处理速度，而内存最低仅需120MB