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HanLP (Hankcs NLP) 是一个自然语言处理工具包#xff0c;具有功能强大、性能高效、易于使用的特点。HanLP 主要支持中文文本处理#xff0c;包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、文本分类、情感分析等多种功能。 HanLP 可以在 Java、Py…一、HanLP
HanLP (Hankcs NLP) 是一个自然语言处理工具包具有功能强大、性能高效、易于使用的特点。HanLP 主要支持中文文本处理包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、文本分类、情感分析等多种功能。 HanLP 可以在 Java、Python、Go 等多种编程语言中使用也提供了各种语言的 API 接口方便用户进行二次开发。HanLP 采用了深度学习和传统机器学习相结合的方法具有较高的准确度和通用性。
二、java中用HanLP做情感分词场景
首先下载HanLP jar包。可以从官方网站https://github.com/hankcs/HanLP/releases下载或者使用Maven配置。 dependency groupIdcom.hankcs/groupId artifactIdhanlp/artifactId versionportable-1.7.8/version /dependency 引入完成后在代码中调用HanLP工具类的方法例如
import com.hankcs.hanlp.HanLP;public class TestHanLP {public static void main(String[] args) {String text 中华人民共和国成立了;System.out.println(HanLP.segment(text));}
}运行以上代码可以得到分词结果
[中华人民共和国, 成立, 了, ]除了分词外HanLP还提供了许多其他功能例如实体识别、关键词提取、自动摘要等。可以通过调用不同的方法来实现这些功能具体可参考HanLP官方文档https://github.com/hankcs/HanLP。
需要注意的是HanLP默认使用的是繁体中文模型如果需要使用简体中文模型可以在代码中添加以下语句
HanLP.Config.enableDebug();
HanLP.Config.Normalization true;这样就可以使用简体中文模型进行处理了。 三、SpringBoot中如何使用Hanlp进行文本情感分析 第一步 在pom.xml文件中添加Hanlp的依赖
dependencygroupIdcom.hankcs/groupIdartifactIdhanlp/artifactIdversionportable-1.7.8/version
/dependency第二步 创建一个SpringBoot的Controller用于接收文本数据并进行情感分析
RestController
public class SentimentAnalysisController {PostMapping(/sentimentAnalysis)public String sentimentAnalysis(RequestBody String text) {String[] sentences HanLP.extractSentence(text);int positiveCount 0;int negativeCount 0;for (String sentence : sentences) {ListString keywords HanLP.extractKeyword(sentence, 5);for (String keyword : keywords) {if (SentimentUtil.isPositive(keyword)) {positiveCount;} else if (SentimentUtil.isNegative(keyword)) {negativeCount;}}}if (positiveCount negativeCount) {return Positive;} else if (positiveCount negativeCount) {return Negative;} else {return Neutral;}}
}第三步 上述代码中用到了SentimentUtil类可以参考以下实现用于判断一个词语的情感倾向
public class SentimentUtil {private static final SetString POSITIVE_WORDS new HashSet(Arrays.asList(好, 美, 乐, 棒, 赞, 爱, 优秀, 高兴, 满意, 友好, 感动));private static final SetString NEGATIVE_WORDS new HashSet(Arrays.asList(坏, 丑, 难受, 差, 批评, 悲, 痛苦, 愤怒, 失望, 憎恶, 恐惧, 忧郁, 抱怨));public static boolean isPositive(String word) {return POSITIVE_WORDS.contains(word);}public static boolean isNegative(String word) {return NEGATIVE_WORDS.contains(word);}
}最后
启动SpringBoot应用可以使用curl或其他工具向http://localhost:8080/sentimentAnalysis发送POST请求请求体为要进行情感分析的文本数据。返回结果可以是Positive、Negative或Neutral。
注意上述代码仅仅是示例代码可以根据具体的需求进行修改和优化。在实际使用中也需要根据具体情况对Hanlp的功能进行扩展和调整。
