一、介紹

1、描述

      Apache OpenNLP庫是一種基於機器學習的工具包，用於處理自然語言文字。它支援最常見的NLP任務，如標記化，句子分割，詞性標記，命名實體提取，分塊，解析和參考解析。 通常需要這些任務來構建更高階的文字處理服務。 OpenNLP還包括基於最大熵和感知器的機器學習。

      OpenNLP專案的目標是為上述任務建立一個成熟的工具包。 另一個目標是為各種語言提供大量預構建的模型，以及這些模型來自的註釋文字資源。

2、結構

       Apache OpenNLP庫包含幾個元件，使得能夠構建一個完整的自然語言處理管道。 這些元件包括：句子檢測器，分詞器，名稱查詢器，文件分類器，詞性標記器，chunker，解析器，引數解析。元件包含能夠執行各自然語言處理任務，訓練模型以及通常還用於評估模型的部分。 每個這些設施都可以通過其應用程式介面（API）訪問。 此外，提供命令列介面（CLI）以方便實驗和訓練。

3、

      1、）應用程式介面（API）。通用示例

     OpenNLP元件具有類似的API。 通常，要執行任務，應該提供一個模型和一個輸入。      模型通常通過為模型類的建構函式提供一個FileInputStream模型來載入：

      InputStream modelIn = new FileInputStream("lang-model-name.bin");       try {

            SomeModel model = new SomeModel(modelIn);

            }       catch (IOException e) {            //handle the exception             }       finally {       if (null != modelIn) {       try {            modelIn.close();            }     catch (IOException e) {           }   } }

      ToolName toolName = new ToolName(model);

       3、）在例項化工具之後，可以執行處理任務。輸入和輸出格式是特定於工具的，但通常輸出是一個字串陣列，輸入是字串或字串陣列。

      String output[] = toolName.executeTask("This is a sample text.");