概 述

HanLP 是基於 Java開發的 NLP工具包，由一系列模型與演算法組成，目標是普及自然語言處理在生產環境中的應用。而且 HanLP具備功能完善、效能高效、架構清晰、語料時新、可自定義的特點，因此十分好上手，本文就結合 Spring Boot來將 HanLP用起來！

下載 HanLP資料和程式

由於 HanLP庫將資料與程式碼分離，因此我們需要分別下載所需資料和 jar包：

（1）所需 data資料包下載地址為 data.zip

（2）所需 jar包下載地址為 hanlp-release.zip

工程搭建

（1）建立一個普通的 Spring Boot工程，不贅述

（2）引入 HanLP資料 和 配置

下載完成以後，首先解壓 hanlp-release.zip壓縮包，然後將解壓出的 HanLP的 jar包引入 Spring Boot工程，然後需要來放置 HanLP所需配置和資料：

（1）將解壓後 hanlp-release.zip壓縮包中的 hanlp.properties配置檔案置於專案的 resources資源目錄下

（2）然後解壓 data.zip壓縮包，將解壓出的 data目錄同樣至於 resources目錄下（ data 中的資料包很重要，是 HanLP工作所需的詞典和模型 ）

建立 IO介面卡

HanLP 提供了IO介面卡，使用者可以實現其提供的 com.hankcs.hanlp.corpus.io.IIOAdapter 介面以在不同的平臺（HDFS、Redis等）上執行HanLP，預設的 IO介面卡 IOAdapter = com.hankcs.hanlp.corpus.io.FileIOAdapter 是基於普通檔案系統的。

接下來我們重寫一下 IOAdapter類，使用讀寫靜態資原始檔的方法來讀取HanLP所需的詞典和模型資料（ 即resources目錄下剛放置的 data目錄 ）

然後我們配置一下 HanLP的配置檔案hanlp.properties，有兩處需要改為以下配置：

root=   // 我們不再需要這種指定data目錄的方式

IOAdapter=cn.codesheep.springbt_hanlp_userdefine.config.ResourceFileIoAdapter // 指定自定義的IOAdapter

好，現在專案就可以工作了，我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受一番：

• 分詞功能

@Test

public void testSegment() {

    System.out.println( HanLP.segment("www.codesheep.cn是一個技術部落格！") );

}

分詞結果如下：

[www/nx, ./w, codesheep/nx, ./w, cn/nx, 是/vshi, 一個/mq, 技術/n, 部落格/n, ！/w]

每個詞段後的 /nx，/w之類的是 HanLP定義的詞性，可以去看 HanLP的介面來獲取詳情

• 文字推薦

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• 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，" + "並命名為美國蘋果電腦公司（Apple Computer Inc. ），2007年1月9日更名為蘋果公司，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);

｝

提取結果為：

[公司, 蘋果, 美國, Inc, Apple]

體驗一番我們發現其自帶的模型、字典等資料給出的實驗效果已經是非常不錯了，而且使用者還可以自定義或修改 data目錄下的模型、字典等資料來滿足特定需求，因此還是十分強大的。

作者：CodeSheep
來源：簡書