本站于2023年9月4日。收到“大连君*****咨询有限公司”通知
说我们IIS7站长博客，有一篇博文用了他们的图片。
要求我们给他们一张图片6000元。要不然法院告我们

为避免不必要的麻烦，IIS7站长博客，全站内容图片下架、并积极应诉
博文内容全部不再显示，请需要相关资讯的站长朋友到必应搜索。谢谢！

另祝：版权碰瓷诈骗团伙，早日弃暗投明。

相关新闻：借版权之名、行诈骗之实，周某因犯诈骗罪被判处有期徒刑十一年六个月

叹！百花齐放的时代,渐行渐远!

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HanLP在IDEA中的配置及使用

HanLP介绍

HanLP是一款面向生产环境的自然语言处理工具包。

中文分词中有众多分词工具，如jieba、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等；其中庖丁解牛分词仅仅支持java，分词是HanLP最基础的功能，HanLP实现了许多种分词算法，每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开启自然语言处理之旅，每个工具包都是一个非常强大的算法集合。

• 具有如下功能：

中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁 自然语言处理

【官方地址】HanLP

【GitHUb地址】源码

• 类似于Python中的jieba中文分词库，在Java中被封装成为HanLP

HanLP安装

①引入Maven仓库

在pom.xml文件中添加依赖

        <dependency>
            <groupId>com.hankcs</groupId>
            <artifactId>hanlp</artifactId>
            <version>portable-1.7.7</version>
        </dependency>

引入IDEA中的Maven项目，重新加载完成后即可使用基本功能（除由字构词、依存句法分析外的全部功能）

Maven中自带的依赖下载较缓慢，如未更改戳下配置

IDEA更改Maven镜像源

以上的HanLP配置仅仅满足基本使用，当处理的分词量较大，较杂需要更多的依赖时则失效，翻阅了各类论坛，搜寻资料，踩坑整理，写在了第二模块做为拓展部分，仅作记录，有需求的朋友目光下移。

②完整配置

问题引申

对于分词来说，StandardTokenizer标准分词器可用，但是NLPTokenizer分词器会出错，需要data包才能支持hanlp.properties，也就是可配置data，无需手动引入jar包

依赖获取

下载jar、data、hanlp.properties，

如下已给出HanLP1.7.6下载的依赖，追求更高版本的朋友，自行去官网搜寻即可

data.zip包含

dictionary和mode文件夹。
lhanlp-release.zip包含

hanlp-1.7.6.jar、hanlp-1.7.6-sources.jar以及最重要的hanlp.properties。

解决问题

解压data.zip得到data文件夹。

将解压后的data文件夹、hanlp.properties移动到java项目中，有开发经验的朋友默认选择放在resources目录下

修改hanlp.properties中的root路径（data的父目录）：

root=./src/main/resources

注：引入jar包（如果同时在Maven项目中引入就不需要此步骤），日常使用中配置Maven项目有个基础依赖即可解决大多数问题，完整配置在这里只是做个扩展，帮助有需求的朋友解决需求，避免去各类帖子踩坑，了解更多自行百度，不同IDAE配置方式不同。

HanLP使用

HanLP分词

import java.util
 
import com.hankcs.hanlp.HanLP
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer
 
import scala.collection.JavaConverters._
 
/**
 * HanLP 入门案例，基本使用
 */
object HanLPTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 入门Demo
        val terms: util.List[Term] = HanLP.segment("羊村村民懒羊羊")
        println(terms)
        //处理为数组展示
        println(terms.asScala.map(_.word.trim))

        // 标准分词
        val terms1: util.List[Term] = StandardTokenizer.segment("懒羊羊++699--lanyy")
        println(terms1)
        println(terms1.asScala.map(_.word.replaceAll("\\s+", "")))

    }
}

结果展示

[羊村/ns, 村民/n, 懒羊羊/nz]
ArrayBuffer(羊村, 村民, 懒羊羊)
[懒羊羊/nz, ++/w, 699/m, --lanyy/nx]
ArrayBuffer(懒羊羊, ++, 699, --lanyy)

更多实例请移步【官方GitHub-Demo】

了解更多知识请戳下：

@Author:懒羊羊

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