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Python wrapper for HanLP: Han Language Processing

Reason this release was yanked:

Requires Python<=3.8

Project description

# pyhanlp: Python interfaces for HanLP

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP的jar包和数据包。

## 安装

```
pip3 install pyhanlp
```

## 命令行

通过`hanlp --help`查看最新帮助手册。

### 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:

```
$ hanlp segment
商品和服务
商品/n 和/cc 服务/vn
当下雨天地面积水分外严重
当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/a
龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生
龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi
```

还可以重定向输入输出到文件等:

```
$ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐'
欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi
```

### 依存句法分析

命令为`hanlp parse`,同样支持交互模式和重定向:

```
hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠 和麻雀作为主攻目标。'
1 徐先生 徐先生 nh nr _ 4 主谓关系 _ _
2 还 还 d d _ 4 状中结构 _ _
3 具体 具体 a a _ 4 状中结构 _ _
4 帮助 帮助 v v _ 0 核心关系 _ _
5 他 他 r rr _ 4 兼语 _ _
6 确定 确定 v v _ 4 动宾关系 _ _
7 了 了 u ule _ 6 右附加关系 _ _
8 把 把 p pba _ 9 状中结构 _ _
9 画 画 v v _ 6 动宾关系 _ _
10 雄鹰 雄鹰 n n _ 9 动宾关系 _ _
11 、 、 wp w _ 12 标点符号 _ _
12 松鼠 松鼠 n n _ 10 并列关系 _ _
13 wp w _ 9 标点符号 _ _
14 和 和 c cc _ 15 左附加关系 _ _
15 麻雀 麻雀 n n _ 16 主谓关系 _ _
16 作为 作为 p p _ 9 并列关系 _ _
17 主攻 主攻 v vn _ 18 定中关系 _ _
18 目标 目标 n n _ 16 动宾关系 _ _
19 。 。 wp w _ 4 标点符号 _ _
```

### 升级

通过`hanlp update`命令来将HanLP升级到最新版。该命令会获取GitHub最新版本并自动下载安装。

## API

通过工具类`HanLP`调用常用接口:

```python
from pyhanlp import *

print(HanLP.segment('你好,欢迎在Python中调用HanLP的API'))
testCases = [
"商品和服务",
"结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
"买水果然后来世博园最后去世博会",
"中国的首都是北京",
"欢迎新老师生前来就餐",
"工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作",
"随着页游兴起到现在的页游繁盛,依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了,但这块也不能完全忽略掉。"]
for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))
# 关键词提取
document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露," \
"根据刚刚完成了水资源管理制度的考核,有部分省接近了红线的指标," \
"有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方,陈明忠表示,对一些取用水项目进行区域的限批," \
"严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"
print(HanLP.extractKeyword(document, 2))
# 自动摘要
print(HanLP.extractSummary(document, 3))
# 依存句法分析
print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))
```

### 更多功能

更多功能,包括但不限于:

- 自定义词典
- 极速词典分词
- 索引分词
- CRF分词
- 感知机词法分析
- 臺灣正體、香港繁體
- 关键词提取、自动摘要
- 文本分类、情感分析

请阅读[HanLP主项目文档](https://github.com/hankcs/HanLP)以了解更多。调用更底层的API需要参考Java语法用JClass引入更深的类路径。以感知机词法分析器为例,这个类位于包名[`com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer`](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/src/main/java/com/hankcs/hanlp/model/perceptron/PerceptronLexicalAnalyzer.java)下,所以先用`JClass`得到类,然后就可以调用了:

```
PerceptronLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer')
analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
print(analyzer.analyze("上海华安工业(集团)公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观"))
```

输出:

```
[上海/ns 华安/nz 工业/n (/w 集团/n )/w 公司/n]/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国/ns 纽约/ns 现代/t 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v
```

如果你经常使用某个类,欢迎将其写入`pyhanlp/__init__.py`中并提交pull request,谢谢!

## 与其他项目共享data

HanLP具备高度可自定义的特点,所有模型和词典都可以自由替换。如果你希望与别的项目共享同一套data,只需将该项目的配置文件`hanlp.properties`拷贝到pyhanlp的安装目录下即可。本机安装目录可以通过`hanlp --version`获取。

同时,还可以通过`--config`临时加载另一个配置文件:

```
hanlp segment --config path/to/another/hanlp.properties
```

## 授权协议

Apache License 2.0

Project details


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Source Distribution

pyhanlp-0.0.8.tar.gz (9.5 kB view hashes)

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