自然语言解决工具包 HanLP在 Spring Boot中的应用

全新的 Mac Mini

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概 述

HanLP 是基于 Java开发的 NLP工具包，由一系列模型与算法组成，目标是普及自然语言解决在生产环境中的应用。而且 HanLP具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自己设置的特点，因而十分好上手，本文就结合 Spring Boot来将 HanLP用起来！

注： 本文首发于 My Personal Blog：CodeSheep·程序羊，欢迎光临 小站

本文内容脑图如下：

傲游浏览器截图20181031233757.jpg

下载 HanLP数据和程序

因为 HanLP库将数据与代码分离，因而我们需要分别下载所需数据和 jar包：

• 所需 data数据包下载地址为 data.zip
• 所需 jar包下载地址为 hanlp-release.zip

工程搭建

• 创立一个普通的 Spring Boot工程，不赘述

• 引入 HanLP数据 和 配置

下载完成以后，首先解压 hanlp-release.zip压缩包，而后将解压出的 HanLP的 jar包引入 Spring Boot工程，而后需要来放置 HanLP所需配置和数据：

1. 将解压后 hanlp-release.zip压缩包中的 hanlp.properties配置文件置于项目的 resources资源目录下

2. 而后解压 data.zip压缩包，将解压出的 data目录同样至于 resources目录下（ data 中的数据包很重要，是 HanLP工作所需的词典和模型 ）

创立 IO适配器

HanLP 提供了 IO适配器，客户可以实现其提供的 com.hankcs.hanlp.corpus.io.IIOAdapter 接口以在不同的平台（HDFS、Redis等）上运行HanLP，默认的 IO适配器 IOAdapter = com.hankcs.hanlp.corpus.io.FileIOAdapter 是基于普通文件系统的。

接下来我们重写一下 IOAdapter类，使用读写静态资源文件的方法来读取HanLP所需的词典和模型数据（ 即resources目录下刚放置的 data目录 ）

public class ResourceFileIoAdapter implements IIOAdapter {    @Override    public InputStream open(String path) throws IOException {        ClassPathResource resource = new ClassPathResource( path );        InputStream is = new FileInputStream( resource.getFile() );        return is;    }    @Override    public OutputStream create(String path) throws IOException {        ClassPathResource resource = new ClassPathResource( path );        OutputStream os = new FileOutputStream( resource.getFile() );        return os;    }}

而后我们配置一下 HanLP的配置文件hanlp.properties，有两处需要改为以下配置：

root=   // 我们不再需要这种指定data目录的方式IOAdapter=cn.codesheep.springbt_hanlp_userdefine.config.ResourceFileIoAdapter // 指定自己设置的IOAdapter

好，现在项目即可以工作了，我们接下来写几个测试用例测试体验一把 ！

试验测试

随意写几个例子来感受一番：

• 分词功能

@Testpublic void testSegment() {    System.out.println( HanLP.segment("www.codesheep.cn是一个技术博客！") );}

分词结果如下：

[www/nx, ./w, codesheep/nx, ./w, cn/nx, 是/vshi, 一个/mq, 技术/n, 博客/n, ！/w]

每个词段后的 /nx，/w之类的是 HanLP定义的词性，可以去看 HanLP的接口来获取介绍

• 文本推荐

@Testpublic void testSuggest() {    Suggester suggester = new Suggester();    String[] titleArray =            (                    "威廉王子发表演说 呼吁保护野生动物\n" +                            "《时代》年度人物最终入围名单出炉 普京马云当选\n" +                            "“黑格比”横扫菲：菲吸取“海燕”经验及早疏散\n" +                            "日本保密法将正式生效 日媒指其损害国民知情权\n" +                            "人工智能如今是非常火热的一门技术”"            ).split("\\n");    for (String title : titleArray)    {        suggester.addSentence(title);    }    System.out.println(suggester.suggest("机器学习", 1));   // 语义    System.out.println(suggester.suggest("危机公共", 1));   // 字符    System.out.println(suggester.suggest("mayun", 1));     // 拼音}

三个关键字的语句推荐结果为：

机器学习  →  [人工智能如今是非常火热的一门技术”]危机公共  →  [威廉王子发表演说 呼吁保护野生动物]mayun     →  [《时代》年度人物最终入围名单出炉 普京马云当选]

• 关键字提取

@Testpublic void testKeyExtract() {    String content = "苹果公司（Apple Inc. ）是美国一家高科技公司。由史蒂夫·乔布斯、斯蒂夫·沃兹尼亚克和罗·韦恩(Ron Wayne)等人于1976年4月1日创建，" +            "并命名为美国苹果电脑公司（Apple Computer Inc. ），2007年1月9日更名为苹果公司，总部位于加利福尼亚州的库比蒂诺。";    List<String> keywordList = HanLP.extractKeyword(content, 5);    System.out.println(keywordList);}

提取结果为：

[公司, 苹果, 美国, Inc, Apple]

体验一番我们发现其自带的模型、字典等数据给出的试验效果已经是非常不错了，而且客户还可以自己设置或者修改 data目录下的模型、字典等数据来满足特定需求，因而还是十分强大的。

后 记

因为能力有限，若有错误或者者不当之处，还请大家批评指正，一起学习交流！

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