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Golang RESTful Client for HanLP.中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理

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中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理

HanLP 的golang 接口

  • 在线轻量级RESTful API
  • 仅数KB,适合敏捷开发、移动APP等场景。服务器算力有限,匿名用户配额较少
  • 支持基于等宽字体的可视化,能够直接将语言学结构在控制台内可视化出来

使用方式

安装

go get -u github.com/xxjwxc/gohanlp@master

使用

申请auth认证

https://bbs.hanlp.com/t/hanlp2-1-restful-api/53

文本形式

client := hanlp.HanLPClient(hanlp.WithAuth("你申请到的auth")) // auth不填则匿名
s, _ := client.Parse("2021年HanLPv2.1为生产环境带来次世代最先进的多语种NLP技术。阿婆主来到北京立方庭参观自然语义科技公司。",hanlp.WithLanguage("zh"))
fmt.Println(s)

对象形式

client := hanlp.HanLPClient(hanlp.WithAuth("你申请到的auth")) // auth不填则匿名
resp, _ := client.ParseObj("2021年HanLPv2.1为生产环境带来次世代最先进的多语种NLP技术。阿婆主来到北京立方庭参观自然语义科技公司。",hanlp.WithLanguage("zh"))
fmt.Println(resp)

更多调用API 请查看

options

更多信息

关于标注集含义,请参考《语言学标注规范》《格式规范》。我们购买、标注或采用了世界上量级最大、种类最多的语料库用于联合多语种多任务学习,所以HanLP的标注集也是覆盖面最广的。

训练你自己的领域模型

写深度学习模型一点都不难,难的是复现较高的准确率。下列代码展示了如何在sighan2005 PKU语料库上花6分钟训练一个超越学术界state-of-the-art的中文分词模型。

English | 文档 | 1.x版 | 论坛 | docker | ▶️在线运行

面向生产环境的多语种自然语言处理工具包,基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎,目标是普及落地最前沿的NLP技术。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。

借助世界上最大的多语种语料库,HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的10种联合任务:分词(粗分、细分2个标准,强制、合并、校正3种词典模式)、词性标注(PKU、863、CTB、UD四套词性规范)、命名实体识别(PKU、MSRA、OntoNotes三套规范)、依存句法分析(SD、UD规范)、成分句法分析语义依存分析(SemEval16、DM、PAS、PSD四套规范)、语义角色标注词干提取词法语法特征提取抽象意义表示(AMR)。

量体裁衣,HanLP提供RESTfulnative两种API,分别面向轻量级和海量级两种场景。无论何种API何种语言,HanLP接口在语义上保持一致,在代码上坚持开源。

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