這篇文章主要介紹了HanLP自然語言處理包如何安裝與使用，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

金昌ssl適用于網(wǎng)站、小程序/APP、API接口等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場景，ssl證書未來市場廣闊！成為創(chuàng)新互聯(lián)建站的ssl證書銷售渠道，可以享受市場價格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話聯(lián)系或者加微信：18980820575（備注：SSL證書合作）期待與您的合作！

        HanLP是由一系列模型與算法組成的Java工具包，目標(biāo)是促進(jìn)自然語言處理在生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用。HanLP具備功能完善、性能高效、架構(gòu)清晰、語料時新、可自定義的特點(diǎn)。

        HanLP能提供以下功能：關(guān)鍵詞提取、短語提取、繁體轉(zhuǎn)簡體、簡體轉(zhuǎn)繁體、分詞、詞性標(biāo)注、拼音轉(zhuǎn)換、自動摘要、命名實(shí)體識別（地名、機(jī)構(gòu)名等）、文本推薦等功能，詳細(xì)請參見以下鏈接：http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html  

        HanLP下載地址： https://github.com/hankcs/HanLP/releases，HanLP項(xiàng)目主頁： https://github.com/hankcs/HanLP

        1、HanLP安裝

         hanlp是由jar包、properties文件和data數(shù)據(jù)模型組成，因此，在安裝時，這三種文件都應(yīng)該有?？梢酝ㄟ^建立java工程即可運(yùn)行。

         hanlp.properties文件中描述了不同詞典的相對路徑以及root根目錄，因此，可以在此文件中修改其路徑。

         hanlp-1.3.4.jar包中包含了各種算法及提取方法的api，大部分方法都是靜態(tài)的，可以通過HanLP直接進(jìn)行調(diào)用，因此，使用非常方便。

         data文件夾中包含了dictionary和model文件夾，dictionary中主要是各種類型的詞典，model主要是分析模型，hanlp api中的算法需要使用model中的數(shù)據(jù)模型。

         2、HanLP的使用

         普通java工程目錄如下所示：

           3、HanLP的具體使用

           例如：對excel中的聊天記錄字段進(jìn)行熱點(diǎn)詞的提取，計(jì)算并排序，功能如下所示

           package com.run.hanlp.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.log4j.Logger;

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.suggest.Suggester;
import com.hankcs.hanlp.summary.TextRankKeyword;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import com.run.util.ExcelUtil;

public class HanlpTest {

    public static final Logger log = Logger.getLogger(HanlpTest.class);

    public static void main(String[] args) {
        log.info("關(guān)鍵詞提?。?);
        HanlpTest.getWordAndFrequency();
    }
    
    /**
     * 獲取所有關(guān)鍵詞和頻率
     */
    public static void getWordAndFrequency() {
        // String content =
        // "程序員(英文Programmer)是從事程序開發(fā)、維護(hù)的專業(yè)人員。一般將程序員分為程序設(shè)計(jì)人員和程序編碼人員，但兩者的界限并不非常清楚，特別是在中國。軟件從業(yè)人員分為初級程序員、高級程序員、系統(tǒng)分析員和項(xiàng)目經(jīng)理四大類。";
        List> content = ExcelUtil.readExcelByField("i:/rundata/excelinput",5000,5);
        Map allKeyWords=new HashMap<>();
        for(int i=0;i            Map oneMap=content.get(i);
            for(String str:oneMap.keySet()){
                int count = oneMap.get(str);
                CombinerKeyNum(str,count,allKeyWords);
            }
        }
        List> sortedMap=sortMapByValue(allKeyWords);
        log.info(sortedMap);
    }
    /**
     *
     * @param allKeyWords 需要進(jìn)行排序的map
     * @return 返回排序后的list
     */
    public static List> sortMapByValue(Map allKeyWords){
        List> sortList=new ArrayList<>(allKeyWords.entrySet());
        
        Collections.sort(sortList, new Comparator>() {   
            public int compare(Map.Entry o1, Map.Entry o2) {      
                return (o2.getValue() - o1.getValue());
            }
        });
        return sortList;
    }
    /**
     *
     * @param key 關(guān)鍵詞變量
     * @param value 關(guān)鍵詞詞頻變量
     * @param allKeyWords  存放關(guān)鍵詞和詞頻的map
     */
    public static void CombinerKeyNum(String key,int value,Map allKeyWords){
        if(allKeyWords.containsKey(key)){
            int count=allKeyWords.get(key);
            count+=value;
            allKeyWords.put(key, count);
        }else{
            allKeyWords.put(key, value);
        }
    }
    /**
     *
     * @param content 需要提取關(guān)鍵詞的字符串變量
     * @return 返回關(guān)鍵詞以及關(guān)鍵詞詞頻數(shù)的map
     *
     */
    public static HashMap getKeyWordMap(String content) {
        List list = StandardTokenizer.SEGMENT.seg(content);
        TextRankKeyword textmap = new TextRankKeyword();
        Map map = textmap.getTermAndRank(content);
        Map mapCount = new HashMap<>();
        for (String str : map.keySet()) {
            String keyStr = str;
            int count = 0;
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                if (keyStr.equals(list.get(i).word)) {
                    count++;
                }
            }
            mapCount.put(keyStr, Integer.valueOf(count));
        }
//        log.info(mapCount);
        return (HashMap) mapCount;
    }

}

運(yùn)行之后，結(jié)果如下：

 由此可見，可以看見從excel中提取出來的熱點(diǎn)詞匯及其頻率。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“HanLP自然語言處理包如何安裝與使用”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!