package com.ecloud;
import java.awt.List;
import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.suggest.Suggester;
import com.hankcs.hanlp.
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2023-08-22 20:57:50
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# Java HanLP 使用指南
HanLP 是一个自然语言处理（NLP）工具包，支持中文处理任务如分词、词性标注、命名实体识别等。本文将指导你如何在 Java 项目中使用 HanLP，适合刚入行的小白。我们将从安装到简单的文本处理，逐步解析每一点。
## 流程概述
下面是使用 HanLP 的整个流程概述。表格说明了每一步所需的动作以及相关的代码。
| 步骤 | 说明
# Java HanLP 使用指南
HanLP 是一个用于自然语言处理（NLP）的开源Java库，提供了多种功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。源于中国的 HanLP 可以很好地处理中文文本，并且其API设计友好，易于上手。本指南将介绍如何在Java中使用HanLP，并通过代码示例说明具体操作。
## 环境准备
为了能够使用HanLP，首先需要在你的Java项目中将其依赖
在Windows安装使用Hanlp过程中阅读了某度出来的一些文章，没能很好地解决自己的问题，还是慢慢摸索，才把这一开源工具给用起来，以下是安装使用过程中的一些小小滴总结。贴上Hanlp的github传送门：https://github.com/hankcs/HanLP1、安装python3
hanlp拥有：中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。这里主要介绍一下hanlp的中文分词、命名实体识别、依存句法分析，这里就不介绍具体的hanlp的安装了，百度教程很多，可以看这里：http://www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html，里面也有相关的一些介绍。我以前还使用过jieba分词和LTP，综合来
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2023-06-27 10:28:21
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Hanlp 是一款功能强大的自然语言处理工具包，提供了中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多项功能。它具有开源、易于使用和高性能的特点，被广泛应用于文本挖掘、信息检索、机器翻译等领域。
Hanlp的安装非常简单，只需在Java项目中引入相关的依赖即可。以下是一个使用Hanlp进行分词的示例代码：
```java
import com.hankcs.hanlp.HanLP;
impo
原创
2023-08-16 15:12:53
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# 使用HanLP进行中文自然语言处理的教程
HanLP 是一个功能强大的中文自然语言处理工具，提供了丰富的功能用于处理中文文本。在这篇教程中，我将指导你如何在Java中使用HanLP，步骤清晰、易于理解。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 下载 HanLP |
| 2 | 添加依赖 |
【环境】python 2.7方法一：使用pyhanlp，具体方法如下：pip install pyhanlp # 安装pyhanlp进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/将http://hanlp.properties.in改名为备份文件。 mv hanlp.properties.in h
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2023-07-21 15:11:09
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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 Hanlp环境安装• 1、安装Java和Visual C++：我装的是Java 1.8和Visua
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2023-07-21 16:09:25
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看一个博主（亚当-adam）的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章，还是非常好的一篇实操经验分享，分享一下给各位需要的朋友一起学习一下！ TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。它利用投票的原理，让每一个单词给它的邻居（术语称窗口）投赞成票，票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论，P
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)。HanLP是一个优秀的开源自然语言处理工具，提供了颇为准确的拼音转换功能。开始本想使用更为顺手的nodejs来处理，但测试了Github
目录简介懒得写网上粘一个：示例代码有参数有返回值无参数有返回值有参数无返回值无参数无返回值示例对应的测试类后续是摘抄的文档介绍简介MethodTypeLookupinvoke 简介懒得写网上粘一个：JDK6之前我们会使用java反射来实现动态方法调用，多数框架用反射的比较多，例如mybatis、spring等。在JDK7中，新增了java.lang.invoke.MethodHandle（方法句
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2023-09-03 09:15:28
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# 使用Hanlp实现data
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载Hanlp的jar包和data文件 |
| 2 | 配置Hanlp环境变量 |
| 3 | 创建一个Java项目 |
| 4 | 编写Java代码调用Hanlp功能 |
| 5 | 运行代码查看结果 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤1：下载Hanlp的jar包和
# Python HanLP使用指南
## 概述
在本篇文章中，我将指导你如何使用Python中的HanLP库。首先，我将介绍整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我将逐步指导你完成每个步骤，并提供相应的代码和注释。
## 整个流程
下面是使用HanLP库的整个流程的概览：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 安装HanLP库
2 | 导入HanLP模块
3 | 加载HanLP预训练
Word2Vec模型word2vec模型在NNLM模型的基础之上演变而来，我们的最终目的都是用函数拟合出一个句子的概率，这个概率可以拆分成多个概率相乘的形式，每个位置为P(wi|context)。NNLM用四层模型，求解出了这个概率值，而word2vec模型抛弃了其中最耗时的隐层，而且投影层是上下文词语向量直接相加而不是拼接而成，直接以概率值输出。1 基于Hierarchical Softmax模
HanLP介绍：http://hanlp.linrunsoft.com/ 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，网盘项目配置hanlp.properties:#/Test/s
原创
2022-10-26 20:31:19
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# Java HANLP 详细使用教程
在自然语言处理领域，HANLP是一个非常强大的中文处理工具库。对于刚入行的小白来说，了解如何使用HANLP并实现基本的文本处理是入门的重要一步。以下是详细的使用流程和代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 | 描述
** NLP学习 --HanLP**第一次用这个记录下自己的学习进程以免以后忘记了，由于产品设计过程中使用到HanLP，所以自己先研究下，可能研究不会那么深入，今天先来记录自己学习的第一步，使用Python还进行HanLP分词。安装Java下载jdk，下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads
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2023-07-21 15:22:31
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学习内容在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有
HanLP在IDEA中的配置及使用HanLP介绍HanLP是一款面向生产环境的自然语言处理工具包。中文分词中有众多分词工具，如jieba、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等；其中庖丁解牛分词仅仅支持java，分词是HanLP最基础的功能，HanLP实现了许多种分词算法，每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开启自然语言处理之旅，每个工具包都是一个非常强大的算法集合。具有
