Unity Android 之 使用 HanLP 进行句子段落的分词处理（包括词的属性处理）的简单整理
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Unity Android 之 使用 HanLP 进行句子段落的分词处理（包括词的属性处理）的简单整理
附录：在 HanLP 中，Term 对象的 nature 字段表示词性
一、简单介绍
Unity Android 开发上会用到的技术简单整理，方便自己日后查看，能帮助到大家就更好了。
本节介绍，Unity 开发中，把从 Android 封装HanLP 的分词功能，在 Unity 中进行调用的方法整理封装给Unity调用，方法不唯一，欢迎指正。
在 Android 平台上，除了 HanLP，还有其他一些可以用于中文分词处理的算法和工具。以下是一些常见的中文分词算法，以及 HanLP 在分词中的一些优势：
常见的中文分词算法和工具：
ansj_seg： ansj_seg 是一个基于 CRF 和 HMM 模型的中文分词工具，适用于 Java 平台。它支持细粒度和粗粒度的分词，并具有一定的自定义词典和词性标注功能。
jieba： jieba 是一个在 Python 中广泛使用的中文分词库，但也有其 Java 版本。它采用了基于前缀词典的分词方法，并在速度和效果方面表现出色。
lucene-analyzers-smartcn： 这是 Apache Lucene 项目中的一个中文分词器，使用了基于规则的分词算法。它在 Lucene 搜索引擎中被广泛使用。
ictclas4j： ictclas4j 是一个中科院计算所开发的中文分词工具，基于 HMM 模型。它支持自定义词典和词性标注。
HanLP 分词的优势：
多领域适用性： HanLP 被设计为一个面向多领域的中文自然语言处理工具包，不仅包括分词，还支持词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种任务。
性能和效果： HanLP 在多个标准数据集上进行了训练和优化，具有较好的分词效果和性能。
灵活的词典支持： HanLP 支持自定义词典，你可以根据需要添加专业领域的词汇，以提升分词效果。
开放源代码： HanLP 是开源的，你可以自由使用、修改和分发，有利于定制和集成到你的项目中。
多语言支持： HanLP 不仅支持中文，还支持其他语言，如英文、日文等，为跨语言处理提供了便利。
社区活跃： HanLP 拥有活跃的社区和维护团队，有助于解决问题和获取支持。
总之，HanLP 是一个功能丰富且性能优越的中文自然语言处理工具，适用于各种应用场景，特别是在多领域的文本处理任务中表现出色。然而，最终的选择取决于你的具体需求和项目背景。
HanLP 官网：HanLP | 在线演示
二、实现原理
1、在 Android 端 使用 StandardTokenizer.segment(text) 传入文本 Text 内容进行分词，使用 Term.word; 获取分词内容，Term.nature.toString() 获取分词的属性
2、把安卓端封装的功能接口暴露给 Unity 调用
/**
* 开始分词
* @param wordsContent
* @return 返回分词结果，和此属性
*/
public String segmentWork(String wordsContent)3、在 Unity 端获取 Android 端的对象接口，并简单处理信息，使之更适合在Unity端使用
MAndroidJavaObject.Call<string>("segmentWork", wordsContent)三、注意事项
1、中文的词会有对应较为准确的此属性，英文可能没有
2、Android 与 Unity 交互一般只能传递基础数据类型，列表对象的高级对象可能传递不了，这里把列表对象数据组装成字符串进行传递给 Unity ，Unity 在根据 string 解析拆出对应信息
四、效果预览
（这里词性只做了简单的对应，需要更多对应可以参见附录词性信息）
五、实现步骤
HanLP 包（hanlp-portable-1.7.5.jar ） 获取可以在这里直接在 Android Studio 中下载
Android Studio 之 Android 中使用 HanLP 进行句子段落的分词处理（包括词的属性处理）的简单整理
1、打开 Android Studio ，创建一个模块工程，添加 hanlp-portable-1.7.5.jar 包
注意：记得添加为库
2、创建脚本，添加分词功能
3、创建一个 Unity 工程，把编译生成的 aar 给添加到 Unity 中
4、 在 Unity 中创建脚本，调用 Android 中封装的接口，并编写脚本测试功能
5、把测试脚本添加到场景中
6、打包，安装到机子上运行，效果如上
六、关键代码
1、TestChineseSegmentationHanlpHelper.cs
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class TestChineseSegmentationHanlpHelper : MonoBehaviour
{
// Start is called before the first frame update
void Start()
{
List<SegWordStrct> segWordStrcts = ChineseSegmentationHanlpHelper.SegmentWords("今天深圳的天气如何");
foreach (var word in segWordStrcts)
{
Debug.Log($"{word.word},{word.WordAttribute}");
}
}
}2、ChineseSegmentationHanlpHelper.cs
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
/// <summary>
/// 句子段落中文分词助手
/// </summary>
public class ChineseSegmentationHanlpHelper
{
#region Data
static AndroidJavaObject _mAndroidJavaObject;
protected static AndroidJavaObject MAndroidJavaObject
{
get
{
if (_mAndroidJavaObject == null)
{
_mAndroidJavaObject = new AndroidJavaObject("com.ffalcon.chinesesegmentationhanlphelper.HanlpHelper");
}
return _mAndroidJavaObject;
}
}
#endregion
/// <summary>
/// 中文句子分词
/// </summary>
/// <param name="wordsContent">分词的内容</param>
/// <returns>分词的结果</returns>
public static List<SegWordStrct> SegmentWords(string wordsContent)
{
wordsContent = wordsContent.Trim();
if (string.IsNullOrEmpty(wordsContent)) return null;
string[] dataArray = MAndroidJavaObject.Call<string>("segmentWork", wordsContent).Split(',');
if (dataArray!=null&& dataArray.Length>0)
{
List < SegWordStrct > rltLst = new List<SegWordStrct>();
int length = dataArray.Length;
for (int i = 0; i < length; i += 2)
{
rltLst.Add(new SegWordStrct() {
word= dataArray[i],
WordAttribute= GetPosInfo(dataArray[i+1])
});
}
return rltLst;
}
return null;
}
/// <summary>
/// 简单获取词的属性
/// </summary>
/// <param name="pos">属性标签</param>
/// <returns></returns>
private static string GetPosInfo(string pos)
{
// 这里你可以根据需要添加更多的判断逻辑来确定词性属性
if (pos.Equals("n"))
{
return WordAttributeStrDefine.Noun;
}
else if (pos.Equals("v"))
{
return WordAttributeStrDefine.Verb;
}
else if (pos.Equals("ns"))
{
return WordAttributeStrDefine.PlaceName;
}
else if (pos.Equals("t"))
{
return WordAttributeStrDefine.Time;
}
else
{
return WordAttributeStrDefine.Other;
}
}
}
/// <summary>
/// 数据分词结构
/// </summary>
public struct SegWordStrct
{
public string word;
public string WordAttribute;
}
/// <summary>
/// 此属性文字定义
/// 较多，这里只定义了部分
/// </summary>
public class WordAttributeStrDefine {
public const string Noun ="名词";
public const string Verb ="动词";
public const string PlaceName ="地名";
public const string Time ="时间";
public const string Other ="其他";
}
3、HanlpHelper.java
package com.xxxx.chinesesegmentationhanlphelper;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 分词处理助手
*/
public class HanlpHelper {
/**
* 开始分词
* @param wordsContent
* @return 返回分词结果，和此属性
*/
public String segmentWork(String wordsContent){
// 进行分词
List<Term> terms = StandardTokenizer.segment(wordsContent);
if(terms!=null && terms.size()>0){
List<String> rltWordAttr = new ArrayList<>();
// 遍历分词结果，判断词性并打印
for (Term term : terms) {
String word = term.word;
String pos = term.nature.toString();
String posInfo = getPosInfo(pos); // 判断词性属性
System.out.println("Word: " + word + ", POS: " + pos + ", Attribute: " + posInfo);
rltWordAttr.add(word);
rltWordAttr.add(pos);
}
String[] dataArray = rltWordAttr.toArray(new String[0]);
return String.join(",", dataArray);
}
return null;
}
/**
* 判断词性属性
* @param pos
* @return
*/
public String getPosInfo(String pos) {
// 这里你可以根据需要添加更多的判断逻辑来确定词性属性
if (pos.equals("n")) {
return "名词";
} else if (pos.equals("v")) {
return "动词";
} else if (pos.equals("ns")) {
return "地名";
}else if (pos.equals("t")) {
return "时间";
}
else {
return "其他";
}
}
}
附录：在 HanLP 中，Term 对象的 nature 字段表示词性
在 HanLP 中，Term 对象的 nature 字段表示词性（Part of Speech，POS）。HanLP 使用了一套标准的中文词性标注体系，每个词性都有一个唯一的标识符。以下是一些常见的中文词性标注及其含义：
名词类：
n：普通名词
nr：人名
ns：地名
nt：机构名
nz：其他专名
nl：名词性惯用语
ng：名词性语素时间类：
t：时间词动词类：
v：动词
vd：副动词
vn：名动词
vshi：动词"是"
vyou：动词"有"形容词类：
a：形容词
ad：副形词副词类：
d：副词代词类：
r：代词
rr：人称代词
rz：指示代词
rzt：时间指示代词连词类：
c：连词助词类：
u：助词数词类：
m：数词量词类：
q：量词语气词类：
y：语气词叹词类：
e：叹词拟声词类：
o：拟声词方位词类：
f：方位词状态词类：
z：状态词介词类：
p：介词前缀类：
h：前缀后缀类：
k：后缀标点符号类：
w：标点符号请注意，上述只是一些常见的词性标注及其含义，实际情况可能更复杂。你可以根据需要调查 HanLP 的文档来了解更多词性标注的详细信息。根据这些词性标注，你可以编写代码来判断词的属性（如动词、名词、地名等）并进行相应的处理。