怎么在ubuntu下使用pycharm調用Hanlp自然語言處理包

本篇內容介紹了“怎么在ubuntu下使用pycharm調用Hanlp自然語言處理包”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

首先點擊File,選擇Settings，在Project 下點擊Project Interpreter，并通過點擊右邊的加號：

搜索JPype,根據python版本選擇你需要的JPype版本安裝。

之后,在https://github.com/hankcs/HanLP/releases

網站下載hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties，新建一個文件夾Hanlp，

把hanlp.jar和hanlp.properties放進去：

之后需要再新建一個文件夾hanlp,并將data放進去：

修改Hanlp下的路徑為當前data的路徑，由于我將data放在/home/javawork/hanlp下，因此：root=/home/javawork/hanlp/

接下來新建一個文件demo_hanlp.py,代碼如下：

#! /usr/bin/env python2.7

#coding=utf-8

from jpype import *

# startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=home/javawork/Hanlp/hanlp-1.2.7.jar;home/javawork/Hanlp/", "-Xms1g", "-Xmx1g")

startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=/home/qinghua/javawork/Hanlp/hanlp-1.2.7.jar:/home/qinghua/javawork/Hanlp")

HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')

# 中文分詞

print(HanLP.segment('你好，歡迎在Python中調用HanLP的API'))

testCases = [

    "商品和服務",

    "結婚的和尚未結婚的確實在干擾分詞啊",

    "買水果然后來世博園最后去世博會"]

for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))

# 命名實體識別與詞性標注

NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')

print(NLPTokenizer.segment('中國科學院計算技術研究所的宗成慶教授正在教授自然語言處理課程'))

# 關鍵詞提取

document = "水利部水資源司司長陳明忠9月29日在新聞辦舉行的新聞發布會上透露，" \

           "根據剛剛完成了水資源管理制度的考核，有部分省接近了紅線的指標，" \

           "有部分省超過紅線的指標。對一些超過紅線的地方，陳明忠表示，對一些取用水項目進行區域的限批，" \

           "嚴格地進行水資源論證和取水許可的批準。"

print(HanLP.extractKeyword(document, 2))

# 自動摘要

print(HanLP.extractSummary(document, 3))

# 依存句法分析

print(HanLP.parseDependency("徐先生還具體幫助他確定了把畫雄鷹、松鼠和麻雀作為主攻目標。"))

shutdownJVM()

需要注意的是ubuntu的路徑分割符為”：”，而window 為” ; ”

“怎么在ubuntu下使用pycharm調用Hanlp自然語言處理包”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！