hanlp分词结果不带上词性

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mob649e815375e5 2023-10-24 10:44:57 ©著作权

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HanLP是一款开源的中文自然语言处理工具包，提供了词法分析、句法分析、命名实体识别、关键词提取等多种功能。其中，分词是中文自然语言处理的基础任务之一，也是其他任务的前置步骤。本文将介绍如何使用HanLP进行分词，并展示如何获取不带上词性的分词结果。

HanLP分词简介

HanLP提供了多种分词算法，包括最短路径分词、N-最短路径分词、CRF分词、感知机分词等。其中，最短路径分词算法是HanLP的默认分词模式，具有较好的分词效果和速度。

下面是使用HanLP进行分词的示例代码：

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

public class HanLPSegmentation {
    public static void main(String[] args) {
        String text = "我爱自然语言处理";
        Segment segment = HanLP.newSegment();
        List<Term> termList = segment.seg(text);
        for (Term term : termList) {
            System.out.println(term.word);
        }
    }
}

在上述代码中，我们首先导入了HanLP相关的类和接口，然后创建了一个Segment对象。Segment是HanLP中进行分词的核心类，通过调用其seg方法可以对输入文本进行分词。最后，我们遍历分词结果，打印出每个分词的结果。

获取不带上词性的分词结果

默认情况下，HanLP的分词结果会附带上词性信息。如果我们只需要分词结果而不关心词性，可以通过以下方法获取不带上词性的分词结果：

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

public class HanLPSegmentation {
    public static void main(String[] args) {
        String text = "我爱自然语言处理";
        Segment segment = HanLP.newSegment().enablePartOfSpeechTagging(false);
        List<Term> termList = segment.seg(text);
        for (Term term : termList) {
            System.out.println(term.word);
        }
    }
}

在上述代码中，我们通过调用Segment对象的enablePartOfSpeechTagging(false)方法来关闭分词结果的词性标注功能。这样，我们就可以获取不带上词性的分词结果。

序列图

下面的序列图展示了使用HanLP进行分词的流程：

sequenceDiagram
    participant User
    participant Application
    participant HanLP
    
    User->>Application: 输入文本
    Application->>HanLP: 创建Segment对象
    HanLP->>Application: 返回Segment对象
    Application->>HanLP: 调用seg方法进行分词
    HanLP->>Application: 返回分词结果
    Application->>User: 显示分词结果