# 如何在github上使用HanLP
## 简介
在本文中,我将指导你如何在github上使用HanLP。HanLP是一款开源的中文自然语言处理工具包,提供了丰富的中文文本处理功能,包括分词、词性标注、命名实体识别等。下面,我将为你详细介绍整个流程并提供所需的代码。
## 流程
以下是在github上使用HanLP的步骤的总览:
```mermaid
stateDiagram
St
原创
2023-12-22 06:25:15
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1.添加远程库现在我们已经在本地创建了一个Git仓库,又想让其他人来协作开发,此时就可以把本地仓库同步到远程仓库,同时还增加了本地仓库的一个备份。常用的远程仓库就是github:https://github.com/,接下来我们演示如何将本地代码同步到github。1.1 在github上创建仓库首先你得在github上创建一个账号,这个就不演示了。然后在github上创建一个仓库: &
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2024-01-27 22:54:33
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在本周,GitHub终于度过了属于它自己的十周岁生日。这个在2008年由3个来自旧金山的年轻人创建的基于Git的代码托管网站,先后超越了元老级的SourceForge和背景强大的Google Code,成为了全世界范围内最受欢迎的代码托管网站。 “十年前的今天,GitHub 正式上线。最一开始,我们只有一个特别简单的目标:链接所有的开发者,让他们用Git更轻松地进行项目协作。”联合创始人
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2023-11-25 12:19:08
28阅读
一、新建一个 github 仓库(远程) 二、本地端2.1 安装 git(Windows) 2.2 创建本地仓库 (1)打开 Git Bash(2)进入项目路径:cd /e/!_AI_self_Proj/Gesture_Detection_Yolov5(3)初始化本地仓库:git init 该
HanLP 中文自然语言处理[网站地址] https://hanlp.hankcs.com/[Java项目地址] https://github.com/hankcs/HanLP (19.5k星标)[Python项目地址] https://github.com/hankcs/pyhanlp (1.7k星标)功能齐完善,性能高效、可拓展性强的中文自然语言处理包。包括基于多种模型的中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、依存句法分析、语义依存分析等功能。...
原创
2021-08-26 10:51:20
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HanLP 中文自然语言处理[网站地址] https://hanlp.hankcs.com/[Java项目地址] https://github.com/hankcs/HanLP (19.5k星标)[Python项目地址] https://github.com/hankcs/pyhanlp (1.7k星标)功能齐完善,性能高效、可拓展性强的中文自然语言处理包。包括基于多种模型的中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、依存句法分析、语义依存分析等功能。...
原创
2022-03-28 13:53:05
718阅读
hanlp是一款开源的中文语言处理工具。环境:jdk1.7、myeclipse8.5、win64官网:http://hanlp.linrunsoft.com/ git下载使用说明地址:https://github.com/hankcs/HanLP 在线演示地址:http://hanlp.com/?sentence=http://hanlp.com/百度云链接: https://pan.baidu.
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2024-03-06 19:01:36
104阅读
目录前言——hanlp的应用场景一、安装hanlp1.用命令代码中安装 hanlp2.直接在官网下载二、使用HanLP进行文本挖掘与分析1. 分词:使用 HanLP 的分词功能将文本分割成词语。例:2. 词性标注:对分词后的词语标注词性。例:3. 命名实体识别:识别出文本中的特定实体,如人名、地名、组织机构名等。例:4. 提取关键信息5. 分析统计三、hanlp智能客服四、hanlp信息检索与分类
HanLP汉语言处理包的主要作用是对分词后的文本进行停用词的去除和标注下面将用两种方式介绍HanLP的配置方式方式一:maven 仓库步骤:1直接在pom.xm中加入HanLP的坐标即可使用基本功能((由字构词、依存句法分析外的全部功能)。<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifac
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2023-07-21 15:13:57
506阅读
最近打算研究一下中文自然语言处理,去年做的项目已经积累了一些语音识别的相关项目,本来打算研究一下语音识别方向源码的,但是苦于语音数据难于搜集,网上这方面免费开源的数据也少的可怜,于是转战文本自然语言处理,相对于语音,文本的词库网上开源的比较多,自己也比较好搜集素材,毕竟网络文章随便写个脚本爬一下就是一大堆。在这里先推荐两本书吧,给同样想要学习中文自然语言处理的朋友一些参考,一本是《NLP汉语自然语
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2023-10-22 08:57:56
139阅读
pyhanlp: Python interfaces for HanLPHanLP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HanLP失败,可参考《手动配置》。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:$ h
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2024-01-23 21:00:16
122阅读
本小白打算开始搞知识图谱惹,今天第一步打算干掉hanlp,MARK一下步骤怕以后忘了1. 添加Maven依赖<!-- hanlp-->
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>hanlp</artif
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2023-11-27 11:58:10
134阅读
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
293阅读
开源Hanlp自然语言处理Java实现(词法分析、关键词)Hanlp自然语言介绍开源动态Hanlp Java实现通过Maven的pom.xml结合Data数据包使用hanlp Hanlp自然语言介绍HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进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。开源动态官网:https://www
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2024-03-14 15:01:43
179阅读
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进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(最短路分词、N-最短路分词等) 命名实体识别(中国人名识别、地名识别、实体机构名识别等) 关键词提取 
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2023-07-21 15:16:41
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背景文章板块是汽车之家海外站(yesauto.com)的重要组成部分,在产生自发流量和整站SEO方面作用明显。为方便读者,提升阅读体验,同时让汽车内容与汽车销售产生更直接的关联,即提升留资转化率,需要更有效的方式将文章内容与经销商库存直接关联起来。因为汽车评测文章内容中包含很多品牌、车系等信息,直接把品牌、车系变成热点,配置相关超链接,这样用户点击时,能直接跳转到该品牌的库存列表页面。将直接产生导
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2023-07-21 15:12:28
185阅读
本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题,同时针对这些问题,也提供另一些解决的方案以及思路。这里分享给大家学习参考。要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现。要注意的点是: 1.root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=完整路径(支持相对路
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2024-08-15 11:47:04
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原理: 依托HanLP的核心词典和自定义词典根据TF*IDF算法计算 每个命名实体和名词短语的得分score,按score倒排返回前面若干个关键词 解释: TF 称为词频,表示词在一篇文档中出现的频率=词在该文档中出现的次数 / 该文档中单词的总数---TF越大,表示该词对文档越重要 DF称为文档频率,一个词在多少篇文章中出现过 本系统用的公式是:比重 k * 关键词在本文出现的次数 t /
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2023-06-26 12:38:48
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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:1 #/Test/src/hanlp.properties:
2 #本配置文件中的路径的根目录
3 #root=E:/SourceCode/eclipsePlace/Test
4 root=./
5 ..
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2024-09-02 09:36:59
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Python教学专栏,旨在为初学者提供系统、全面的Python编程学习体验。通过逐步讲解Python基础语言和编程逻辑,结合实操案例,让小白也能轻松搞懂Python!本文目录一、引言 二、加载 HanLP 词典 三、切分规则四、实现 HanLP 词典分词 五、结束语本文共9395个字,阅读大约需要24分钟,欢迎指正!Part1 引言自然语言处理任务的层次可以分为词法分