hanlp粉刺

public class AppTest 
    extends TestCase
{
	public static void test1(){  
	    List<Term> stermList = HanLP.segment("商品和服务");  
	    print(stermList);    
	}  
	  
	//繁体分词  
	public   void test2(){  
	    List<Term> stermList = TraditionalChineseTokenizer.segment("大衛貝克漢不僅僅是一名著名球員");  
	    print(stermList);  
	}  
	  
	//N最短路分词器 NShortSegment 比最短路分词器( DijkstraSegment )慢，但是效果稍微好一些，对命名实体识别能力更强  
	public static void test3(){  
	    Segment nShortSegment = new NShortSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);  
	    Segment shortestSegment = new ViterbiSegment().enableCustomDictionary(false).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);  
	    String sentence = "刘喜杰石国祥会见吴亚琴先进事迹报告团成员";  
	    print(nShortSegment.seg(sentence));  
	    print(shortestSegment.seg(sentence));    
	}  
	  
	//中国人名识别  
	public static void test4(){  
	    Segment segment = HanLP.newSegment().enableNameRecognize(true);  
	    List<Term> stermList = segment.seg("签约仪式前，秦光荣、李纪恒、仇和等一同会见了参加签约的企业家。");  
	    print(stermList);    
	}  
	public static void print(List<Term> stermList) {
		for(Term t:stermList) {
			System.out.println(t.word);
		}
	}  
	@Test
	//地名识别  
	public   void test5(){  
	    Segment segment = HanLP.newSegment().enablePlaceRecognize(true);  
	    List<Term> stermList = segment.seg("武胜县新学乡政府大楼门前锣鼓喧天");  
	    print(stermList);   
	}  
	  
	//机构名识别  
	public static void test6(){  
	    Segment segment = HanLP.newSegment().enableOrganizationRecognize(true);  
	    List<Term> stermList = segment.seg("我在上海林原科技有限公司工作");  
	    print(stermList);    
	}  
	  
	//关键词提取  
	    public static void test7(){  
	        String content = "程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。";  
	        content += "原告诉称，原告从土地改革时，就依法取得了岿美山镇寨头村排下组荷树岭山场，1985年仍依法取得荷树岭山场所有权，一直归原告管理，没有发生任何争执。2006年原告再次依法取得该山场。2009年初第三人突然提出该山场归其所有，与原告发生争执。原告申请被告调处，被告在没有任何事实和法律依据的情况下，以寨头村排下组三分之二村民同意争议山场归第三人为由，在第三人没有提供任何证据的情况下，将争议山场确定给第三人所有是明显袒护第三人。为此，请求法院：1.撤销岿府发［2009］46号信访事项办理意见书；2.依法确认岿美山镇寨头村排下组荷树岭山场归原告所有。";  
	        System.out.println(HanLP.extractKeyword(content, 5)); //返回个数  
	}  
	  
	//自动摘要  
	    public static void test8(){  
	        String document = "算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论算法、计算几何的算法、图的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法、厄米变形模型、随机森林算法。\n" +  
	                "算法可以宽泛的分为三类，\n" +  
	                "一，有限的确定性算法，这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。\n" +  
	                "二，有限的非确定算法，这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。\n" +  
	                "三，无限的算法，是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。";  
	        System.out.println(HanLP.extractSummary(document, 3));  
	}  
	  
	//短语提取  
	    public static void test9(){  
	        String text1 = "算法工程师\n" +  
	                "算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。\n" +  
	                "算法工程师逐渐往人工智能方向发展。";  
	        System.out.println(HanLP.extractPhrase(text1, 5));  
	}  
	  
	//汉字转拼音  
	    public static void test10(){  
	        String text = "好好学习，天天向上！";  
	        List<Pinyin> pinyinList = HanLP.convertToPinyinList(text);  
	          
	        //拼音（数字音调）  
	        for (Pinyin pinyin : pinyinList) {  
	            System.out.printf("%s,", pinyin);  
	        }  
	        System.out.println();  
	          
	        //拼音（符号音调）  
	        for (Pinyin pinyin : pinyinList) {  
	            System.out.printf("%s,", pinyin.getPinyinWithToneMark());  
	        }  
	        System.out.println();  
	          
	        //拼音（无音调）  
	        for (Pinyin pinyin : pinyinList) {  
	            System.out.printf("%s,", pinyin.getPinyinWithoutTone());  
	        }  
	        System.out.println();  
	          
	        //声调  
	        for (Pinyin pinyin : pinyinList) {  
	            System.out.printf("%s,", pinyin.getTone());  
	        }  
	        System.out.println();  
	  
	        //声母  
	        for (Pinyin pinyin : pinyinList) {  
	            System.out.printf("%s,", pinyin.getShengmu());  
	        }  
	        System.out.println();  
	  
	        //韵母  
	        for (Pinyin pinyin : pinyinList) {  
	            System.out.printf("%s,", pinyin.getYunmu());  
	        }  
	}  
	  
	//简繁转换  
	    public static void test11(){  
	        System.out.println(HanLP.convertToTraditionalChinese("用笔记本电脑写程序"));  
	        System.out.println(HanLP.convertToSimplifiedChinese("「以後等妳當上皇后，就能買士多啤梨慶祝了」"));  
	}  
	  
	//文本推荐  
	public static void test12(){  
	    Suggester suggester = new Suggester();  
	    String text = "威廉王子发表演说 呼吁保护野生动物，《时代》年度人物最终入围名单出炉 普京马云入选，“黑格比”横扫菲：菲吸取“海燕”经验及早疏散，日本保密法将正式生效 日媒指其损害国民知情权，英报告说空气污染带来“公共健康危机，明天我要拿刀砍死这个王八";  
	    String[] arr = text.split("[。？！，；]");  
	    for(String s : arr){  
	        suggester.addSentence(s);  
//	        System.out.println(s);  
	    }  
	  
//	    System.out.println(suggester.suggest("发言", 1));       //语义  
//	    System.out.println(suggester.suggest("危机公共", 1));   //字符  
	    System.out.println(suggester.suggest("损坏", 1));   //字符  
//	    System.out.println(suggester.suggest("mayun", 1));      //拼音  
//	    System.out.println(suggester.suggest("扬言", 1)); //扬言  
	} 
	@Test
	public void testSuggest() {
	    Suggester suggester = new Suggester();
	    String[] titleArray =
	            (
	                    "威廉王子发表演说 呼吁保护野生动物\n" +
	                            "《时代》年度人物最终入围名单出炉 普京马云入选\n" +
	                            "“黑格比”横扫菲：菲吸取“海燕”经验及早疏散\n" +
	                            "日本保密法将正式生效 日媒指其损害国民知情权\n" +
	                            "人工智能如今是非常火热的一门技术”"
	            ).split("\\n");
	    for (String title : titleArray)
	    {
	        suggester.addSentence(title);
	    }

	    System.out.println(suggester.suggest("机器学习", 1));   // 语义
	    System.out.println(suggester.suggest("危机公共", 1));   // 字符
	    System.out.println(suggester.suggest("mayun", 1));     // 拼音
	}
	
	@Test
	public void testKeyExtract() {
	    String content = "苹果公司（ Apple Inc. ）是美国一家高科技公司。由史蒂夫·乔布斯、斯蒂夫·沃兹尼亚克和罗·韦恩(Ron Wayne)等人于 1976 年 4 月 1 日创立，" +
	            "并命名为美国苹果电脑公司（ Apple Computer Inc. ），2007 年 1 月 9 日更名为苹果公司，总部位于加利福尼亚州的库比蒂诺。";
	    List<String> keywordList = HanLP.extractKeyword(content, 5);
	    System.out.println(keywordList);
	}
}

 HanLP 能够提供自然语言处理，中文分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音，简繁转换等特性。本文主要是 HanLP 的入门介绍篇。 HanLP 全称是Han Language Processing，中文为：汉语言处理包。 HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 HanLP提供下列功能： 中文分词 词性标注 命名实体识别 关键词提取 自动摘要 短语提取 拼音转换 简繁转换 文本推荐 依存句法分析 语料库工具 其中中文分词有6种处理算法： 最短路分词 N-最短路分词 CRF分词 索引分词 极速词典分词 用户自定义词典 命名实体识别也有5中算法： 中国人名识别 音译人名识别 日本人名识别 地名识别 实体机构名识别 关键词提取主要算法是：TextRank关键词提取。自动摘要主要是TextRank自动摘要算法。还有基于互信息和左右信息熵的短语提取算法。 拼音转换方面有： 多音字 声母 韵母 声调 简繁转换 繁体中文分词 简繁分歧词（简体、繁体、臺灣正體、香港繁體） 文本推荐 语义推荐 拼音推荐 字词推荐 依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器 MaxEnt依存句法分析 CRF依存句法分析 语料库工具 分词语料预处理 词频词性词典制作 BiGram统计 词共现统计 CoNLL语料预处理 CoNLL UA/LA/DA评测工具 目前 HanLP 汉语言处理包在 github 上开源以来，累计 star 已快突破5000了。在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的模型