作为NLP的入门学者，为了能够学得更好，我们需要将理论学习与实践相结合。我们在学习 <<自然语言处理入门>> 这本书时需要导入作者何晗开发的中文语言处理类库 HanLP。 我是自学过一段时间得java语言，所以本篇博客采用java方式导入。 导入之前需了解的基础知识:java运行环境的配置、maven项目的创建以及系列操作 步骤:1.创建一个文件夹作为mav
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2024-06-06 23:33:42
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Handler处理器和自定义Opener opener是 urllib.OpenerDirector 的实例，我们之前一直都在使用的urlopen，它是一个特殊的opener（也就是模块帮我们构建好的）但是基本的urlopen()方法不支持代理、cookie等其他的HTTP/HTTPS高级功能。所以要支持这些功能：1.使用相关的 Handler处理器 来创建特定功能的处理器对象2.然后通过 url
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2023-12-22 22:34:48
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# 如何使用HanLP本地字典
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用HanLP中的本地字典。HanLP是一款开源的自然语言处理工具，提供了丰富的功能和工具，其中包括中文分词、词性标注、命名实体识别等。通过使用本地字典，你可以定制化词典，以满足特定的需求。
## 流程
下表展示了实现“HanLP使用本地字典”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -- | -- |
| 1 | 准备Han
原创
2024-06-20 06:10:47
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one-hot表示法词向量就是把一个词用向量的形式表示，以前的经典表示法是one-hot，这种表示法向量的维度是词汇量的大小。它的处理方式简单粗暴，一般就是统计词库包含的所有V个词，然后将这V个词固定好顺序，然后每个词就可以用一个V维的稀疏向量来表示，向量中只有在该词出现的位置的元素才为1，其它元素全为0。比如下面这几个词，第一个元素为1的表示中国，第六个元素为1的表示美国，第五个元素为1的表示日
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2023-08-24 18:57:59
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# Python 使用 HanLP 进行自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，自然语言处理的能力得到了显著提高。HanLP 是一个基于深度学习的自然语言处理库，具有语义理解、分词、词性标注等多种功能，广泛应用于文本分析、情感分析等领域。
## HanLP 简介
HanLP 是由吴恩
# 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
原创
2023-12-16 09:09:08
181阅读
下载HanLP-1.3.4.zip 下载hanlp-1.3.4-release 下载hanlp.properties 在https://github.com/hankcs/HanLP/releases中下载data然后覆盖HanLP-1.3.4.zip解压后的data#本配置文件中的路径的根目录，根目录+其他路径=绝对路径
#Windows用户请注意，路径分隔符统一使
# 如何实现“hanlp 本地部署”
## 1. 流程概述
为了实现“hanlp 本地部署”，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title 开发者hanlp 本地部署流程
section 准备工作
开发者->下载 hanlp包: 开发者下载hanlp包
开发者->安装 Java开发环境: 开发者安装 Java
原创
2024-03-31 03:30:13
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# HanLP 本地训练指南
HanLP（汉语自然语言处理工具包）是一个强大的自然语言处理框架，提供了多种任务的支持，如分词、词性标注、命名实体识别等。随着深度学习技术的发展，越来越多的用户希望利用 HanLP 进行自定义的模型训练。本文将介绍如何在本地环境中使用 HanLP 进行模型训练，包含相关代码示例和使用过程中注意的事项。
## 1. 环境准备
首先，你需要确保已经安装了 Pytho
# 实现hanlp本地安装Java教程
## 介绍
在本教程中，我将向你展示如何在本地安装hanlp，并通过Java代码进行调用。hanlp是一个开源的自然语言处理库，提供了许多有用的功能，如分词、词性标注、命名实体识别等。通过本教程，你将学会在本地搭建hanlp环境，并使用Java代码调用hanlp的功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(安装Jav
原创
2023-11-06 11:42:02
498阅读
# Java HanLP 本地训练入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，HanLP是一款越来越受到欢迎的中文处理库。它支持多种NLP任务，比如分词、词性标注、命名实体识别等。本篇文章将介绍如何使用Java进行HanLP的本地训练，包括简单的代码示例，以便于大家快速上手。
## HanLP 简介
HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，由于其高效和准确性，广泛用于多种应用场景，如信息检索、
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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此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的，虽然hanlp的最新1.7版本已经发布，但对于入门来说差别不大！分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友！安装HanLPHanLP将数据与程序分离，给予用户自定义的自由。 HanLP由三部分组成：HanLP = .jar + data + .properties ，请前往 项目主页 下载这三个部分。1、下载jar放入classpath并添
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2023-12-21 13:12:13
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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
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2024-07-21 10:17:25
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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
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2023-10-27 23:19:30
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在自然语言处理的领域，分词是一个基础而重要的任务。在 Python 中使用 HanLP 进行分词是个不错的选择。HanLP 是一个现代化的自然语言处理工具包，功能丰富且性能优越。这篇博文将深入探讨如何使用 HanLP 进行分词，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
### 版本对比
在使用 HanLP 进行分词时，版本选择非常重要。以下是不同版本的特性比较：
基于《知网》的语义相似度计算 python2.7 API本项目使用python语言实现根据义原树来计算词语之间的语义相似度，并提供对应的 API。词语距离有两类常见的计算方法，一种是根据某种世界知识（Ontology）或分类体系（Taxonomy）来计算，一种利用大规模的语料库进行统计。本项目研究基于前者，通过人工处理，将词汇组织在多棵树结构中，树中每个节点表示一个“义原”（概念语义）。在一棵树中
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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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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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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