天然語言處理工具包 HanLP在 Spring Boot中的應用

本文共 782字，閱讀大約須要 2分鐘 ！

---

概 述

HanLP 是基於 Java開發的 NLP工具包，由一系列模型與算法組成，目標是普及天然語言處理在生產環境中的應用。並且 HanLP具有功能完善、性能高效、架構清晰、語料時新、可自定義的特色，所以十分好上手，本文就結合 Spring Boot來將 HanLP用起來！

注： 本文首發於 My Personal Blog：CodeSheep·程序羊，歡迎光臨 小站

本文內容腦圖以下：

---

下載 HanLP數據和程序

因爲 HanLP庫將數據與代碼分離，所以咱們須要分別下載所需數據和 jar包：

• 所需 data數據包下載地址爲 data.zip
• 所需 jar包下載地址爲 hanlp-release.zip

---

工程搭建

• 建立一個普通的 Spring Boot工程，不贅述

• 引入 HanLP數據 和 配置

下載完成之後，首先解壓 hanlp-release.zip壓縮包，而後將解壓出的 HanLP的 jar包引入 Spring Boot工程，而後須要來放置 HanLP所需配置和數據：

1. 將解壓後 hanlp-release.zip壓縮包中的 hanlp.properties配置文件置於項目的 resources資源目錄下

2. 而後解壓 data.zip壓縮包，將解壓出的 data目錄一樣至於 resources目錄下（ data 中的數據包很重要，是 HanLP工做所需的詞典和模型 ）

---

建立 IO適配器

HanLP 提供了 IO適配器，用戶能夠實現其提供的 com.hankcs.hanlp.corpus.io.IIOAdapter 接口以在不一樣的平臺（HDFS、Redis等）上運行HanLP，默認的 IO適配器 IOAdapter = com.hankcs.hanlp.corpus.io.FileIOAdapter 是基於普通文件系統的。

接下來咱們重寫一下 IOAdapter類，使用讀寫靜態資源文件的方法來讀取HanLP所需的詞典和模型數據（ 即resources目錄下剛放置的 data目錄 ）

public class ResourceFileIoAdapter implements IIOAdapter {
    @Override
    public InputStream open(String path) throws IOException {
        ClassPathResource resource = new ClassPathResource( path );
        InputStream is = new FileInputStream( resource.getFile() );
        return is;
    }

    @Override
    public OutputStream create(String path) throws IOException {
        ClassPathResource resource = new ClassPathResource( path );
        OutputStream os = new FileOutputStream( resource.getFile() );
        return os;
    }
}
複製代碼

而後咱們配置一下 HanLP的配置文件hanlp.properties，有兩處須要改成如下配置：

root=   // 咱們再也不須要這種指定data目錄的方式
IOAdapter=cn.codesheep.springbt_hanlp_userdefine.config.ResourceFileIoAdapter // 指定自定義的IOAdapter
複製代碼

好，如今項目就能夠工做了，咱們接下來寫幾個測試用例測試體驗一把 ！

---

實驗測試

隨便寫幾個例子來感覺一番：

• 分詞功能

@Test
public void testSegment() {
	System.out.println( HanLP.segment("www.codesheep.cn是一個技術博客！") );
}
複製代碼

分詞結果以下：

[www/nx, ./w, codesheep/nx, ./w, cn/nx, 是/vshi, 一個/mq, 技術/n, 博客/n, ！/w]
複製代碼

每一個詞段後的 /nx，/w之類的是 HanLP定義的詞性，能夠去看 HanLP的接口來獲取詳情

• 文本推薦

@Test
public void testSuggest() {
    Suggester suggester = new Suggester();
    String[] titleArray =
            (
                    "威廉王子發表演說 呼籲保護野生動物\n" +
                            "《時代》年度人物最終入圍名單出爐 普京馬雲入選\n" +
                            "「黑格比」橫掃菲：菲吸收「海燕」經驗及早疏散\n" +
                            "日本保密法將正式生效 日媒指其損害國民知情權\n" +
                            "人工智能現在是很是火熱的一門技術」"
            ).split("\\n");
    for (String title : titleArray)
    {
        suggester.addSentence(title);
    }

    System.out.println(suggester.suggest("機器學習", 1));   // 語義
    System.out.println(suggester.suggest("危機公共", 1));   // 字符
    System.out.println(suggester.suggest("mayun", 1));     // 拼音
}
複製代碼

三個關鍵字的語句推薦結果爲：

機器學習  →  [人工智能現在是很是火熱的一門技術」]
危機公共  →  [威廉王子發表演說 呼籲保護野生動物]
mayun     →  [《時代》年度人物最終入圍名單出爐 普京馬雲入選]
複製代碼

• 關鍵字提取

@Test
public void testKeyExtract() {
    String content = "蘋果公司（Apple Inc. ）是美國一家高科技公司。由史蒂夫·喬布斯、斯蒂夫·沃茲尼亞克和羅·韋恩(Ron Wayne)等人於1976年4月1日創立，" +
            "並命名爲美國蘋果電腦公司（Apple Computer Inc. ），2007年1月9日改名爲蘋果公司，總部位於加利福尼亞州的庫比蒂諾。";
    List<String> keywordList = HanLP.extractKeyword(content, 5);
    System.out.println(keywordList);
}
複製代碼

提取結果爲：

[公司, 蘋果, 美國, Inc, Apple]
複製代碼

體驗一番咱們發現其自帶的模型、字典等數據給出的實驗效果已是很是不錯了，並且用戶還能夠自定義或修改 data目錄下的模型、字典等數據來知足特定需求，所以仍是十分強大的。

---

後 記

因爲能力有限，如有錯誤或者不當之處，還請你們批評指正，一塊兒學習交流！

• My Personal Blog：CodeSheep 程序羊
• 個人半年技術博客之路

---

---

可 長按 或 掃描 下面的 當心心 來訂閱做者公衆號 CodeSheep，獲取更多 務實、能看懂、可復現的 原創文 ↓↓↓