FoolNLTK 及 HanLP使用

个人接触的分词器
安装
调用
jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件https://github.com/fxsjy/jieba
清华大学THULAC：一个高效的中文词法分析工具包
https://github.com/thunlp/THULAC-Python
FoolNLTK可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词
https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK
HanLP最高分词速度2,000万字/秒 https://github.com/hankcs/HanLP/wiki/%E8%A7%92%E8%89%B2%E6%A0%87%E6%B3%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93
pip install pyhanlp
Ictclas 分词系统 - NLPIR汉语分词系统 http://ictclas.nlpir.org/
LTP https://www.ltp-cloud.com/

测试结果可见我的

FoolNLTK

安装 pip install foolnltk

import fool
text = "一个傻子在北京"
print(fool.cut(text))
# ['一个', '傻子', '在', '北京']

foolnltk加载字典

import fool
fool.load_userdict(path)
text = ["我在北京天安门看你难受香菇", "我在北京晒太阳你在非洲看雪"]
print(fool.cut(text))
#[['我', '在', '北京', '天安门', '看', '你', '难受', '香菇'],
# ['我', '在', '北京', '晒太阳', '你', '在', '非洲', '看', '雪']]

删除词典

fool.delete_userdict();

**命令行分词, 可指定-b参数，每次切割的行数能加快分词速度
python -m fool [filename]**
用户自定义词典
词典格式格式如下，词的权重越高，词的长度越长就越越可能出现,　权重值请大于1

难受香菇 10
什么鬼 10
分词工具 10
北京 10
北京天安门 10

词性标注


import fool

text = ["一个傻子在北京"]
print(fool.pos_cut(text))
#[[('一个', 'm'), ('傻子', 'n'), ('在', 'p'), ('北京', 'ns')]]

实体识别


import fool 

text = ["一个傻子在北京","你好啊"]
words, ners = fool.analysis(text)
print(ners)
#[[(5, 8, 'location', '北京')]]

HanLP

新词识别

https://github.com/hankcs/HanLP/wiki/%E6%96%B0%E8%AF%8D%E8%AF%86%E5%88%AB
https://github.com/hankcs/HanLP/wiki/%E6%96%B0%E8%AF%8D%E8%AF%86%E5%88%AB

rom pyhanlp import *

print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))
for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'):
    print('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性
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。"))

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

角色标注命名实体

训练命名实体识别模型
https://github.com/hankcs/HanLP/wiki/%E8%A7%92%E8%89%B2%E6%A0%87%E6%B3%A8%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93
目前HanLP中的命名实体识别主要通过HMM-角色标注模型来实现，由于这是一整套理论，所以HanLP实现了通用的抽象工具，并且通过其子类实现了人名、地名、机构名的模型训练。将介绍通用的抽象工具，以及如何继承该工具实现常见命名实体识别模型的训练。