%20(2).svg)
项目简介
本项目是一个基于Python的中文自然语言处理系统，集成了jieba、LTP等多个库，提供了中文分词、关键词提取、词性标注、命名实体识别、语义角色标注、依存句法分析和语义依存分析等一系列功能，为中文自然语言处理任务提供了一套完整且全面的解决方案。
项目的主要特性和功能
- 中文分词：支持使用
jieba和LTP进行分词，具备精确模式、全模式和搜索引擎模式，同时支持基于规则的经典分词和基于深度学习的分词方法。 - 关键词提取：基于TF - IDF算法提取文本中的关键词。
- 词性标注：借助
jieba的posseg模块对文本进行词性标注。 - 命名实体识别：利用
LTP识别文本中的人名、地名、组织机构名等命名实体。 - 语义角色标注：使用
LTP分析句子中各个成分之间的语义关系。 - 依存句法分析：通过
LTP显示词语之间的依存关系。 - 语义依存分析：采用
LTP以树或图的形式展示语义依存分析结果。 - 友好API接口：方便开发者集成和使用这些功能。
安装使用步骤
安装必要的库
假设用户已经下载了本项目的源码文件，可通过pip安装jieba、ltp、python - stanford - nlp、wordcloud、jieba_fasttext、snownlp、gensim、spacy等需要的库：
bash
pip install jieba ltp python-stanford-nlp wordcloud jieba_fasttext snownlp gensim spacy
若使用jieba结合whoosh实现搜索引擎功能，还需安装whoosh：
bash
pip install whoosh
若使用paddle模式，需安装paddlepaddle - tiny：
bash
pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1
注意：某些库可能需要单独下载和配置模型文件，例如LTP模型需要下载并放置在指定目录。
加载模型
使用LTP库时，需要加载相应的模型：
python
from ltp import LTP
ltp = LTP() # 默认加载Small模型
加载自定义词典
根据需要，使用jieba.load_userdict()加载自定义词典：
python
import jieba
jieba.load_userdict("userdict.txt")
进行分词
使用jieba.cut()或LTP的相关方法进行分词：
```python
import jieba
sentence = "中国上海是一座美丽的国际性大都市"
words = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
print("/ ".join(words))
from ltp import LTP ltp = LTP() seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"]) print(seg) ```
其他功能
根据需要进行词性标注、命名实体识别、语义角色标注等： ```python import jieba import jieba.posseg as pseg seg_list = pseg.cut("今天哪里都没去，在家里睡了一天") for word, flag in seg_list: print("word:{0} \t flag: {1}".format(word, flag))
from ltp import LTP ltp = LTP() seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"]) ner = ltp.ner(hidden) print(ner) ```
注意事项
- LTP模型：
LTP库需要预先下载和安装模型。 - 自定义词典：在使用
jieba时，可以通过load_userdict()加载自定义词典。 - 并行处理：
jieba支持并行分词，可以提高处理速度，使用方法如下：python import jieba jieba.enable_parallel(5) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel()注意基于Python自带的multiprocessing模块，目前暂不支持Windows。 - 性能优化：对于大型文本，可以考虑使用并行处理或优化算法来提高处理速度。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】