上期文章我们分享了NLP 自然语言处理的基础知识，本期我们分享几个比较流行的中文分词库，且这些中文分词库绝大部分是 Java 程序编写的，在linux系统上很容易使用，但是在windows环境下，如何使用 Python 来使用这些分词库？？

HanLP

HanLP中文分词包

HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。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。在提供丰富功能的同时，HanLP 内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便，同时自带一些语料处理工具，帮助用户训练自己的语料。

当然python 环境下，hanlp名称为pyhanlp，Python下安装直接在cmd命令框中输入pip install pyhanlp 即可，软件会自动安装所依赖的其他库，安装完成后，在cmd命令框中输入hanlp segment ,使用命令hanlp segment进入交互分词模式，输入一个句子并回车，HanLP会输出分词结果，前提是你的电脑开发环境已经安装好。

此时，软件会先下载hanlp所需要的语言模型，大概1.2G，由于服务器都是国内的，所以下载速度会很快

模型下载

模型下载完成后，hanlp会检测电脑系统上面是否有Java环境，毕竟HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包

Java环境下载

若没有安装Java，按照软件提示的网站下载安装自己系统的版本即可。

若一切没有问题，便可以输入一段话，进行分词操作

中文分词

依存句法分析，命令为hanlp parse，同样支持交互模式和重定向，在cmd命令框中输入指令，并输入一段话

中文分词

pyhanlp的python使用方法

安装pyhanlp后，以上我们可以使用在cmd命令框中输入指令进行操作，当然我们同样也可以使用python 编程进行操作

分词使用

 from pyhanlp import *
print(HanLP.segment("我们都是一家人。"))
>>> [我们/rr, 都/d, 是/vshi, 一家人/n, 。/w]  

依存分析使用

 from pyhanlp import *
print(HanLP.parseDependency("我们都是中国人。"))
>>> 1 我们 我们 r r_ 3 主谓关系 _ _
>>> 2 都 都 d d _ 3 状中结构  _ _
>>> 3 是 是 v v _ 0 核心关系 _ _
>>> 4 中国人 中国人 n n _ 3 动宾关系 _ _
>>> 5 。。？ wp w _ 2 标点符号 _ _  

pyhanlp 可视化

pyhanlp提供了一个很好的可视化界面，可以直接在官网上进行可视化操作，当然在本地，只要一句命令就能启动一个web服务

 在cmd命令框里，直接输入hanlp serve即可，然后软件提示8765端口的本地网络地址  

浏览器输入就能看到可视化界面，能看到分词结果和依存关系的结果，是不是很直观。这个网页上还有安装说明、源码链接、文档链接、常见的问题，国产库果真想的很到位

可视化界面

中文分词可视化

jieba中文分词库

jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式

 精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析
全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分  

Window环境下，在cmd命令框中输入： pip install jieba 进行安装即可

 import jieba
seg_str = "我们都是中国人，我爱我的祖国。"
print("/".join(jieba.lcut(seg_str))) # 精简模式，返回一个列表类型的结果
print("/".join(jieba.lcut(seg_str, cut_all=True))) # 全模式，使用 'cut_all=True' 指定
print("/".join(jieba.lcut_for_search(seg_str))) # 搜索引擎模式  

jieba分词

 我们/都/是/中国/人/，/我/爱/我/的/祖国/。
我们/都/是/中国/国人/，/我/爱/我/的/祖国/。
我们/都/是/中国/人/，/我/爱/我/的/祖国/。  

LTP 中文分词库

LTP(哈工大)提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。

 从应用角度来看，LTP为用户提供了下列组件：
针对单一自然语言处理任务，生成统计机器学习模型的工具
针对单一自然语言处理任务，调用模型进行分析的编程接口
使用流水线方式将各个分析工具结合起来，形成一套统一的中文自然语言处理系统
系统可调用的，用于中文语言处理的模型文件
针对单一自然语言处理任务，基于云端的编程接口  

 LTP的python接口是pyltp，直接在cmd命令框中直接输入pip install pyltp安装即可，
ltp的安装不会自动下载模型，可以到 下载
这里需要注意：
pyltp 的当前版本0.2.1 对应模型是：3.4.0
0.1.9.1，对应的模型是：3.3.1  

模型下载

这里需要下载对应的模型版本，否则会出现模型无法运行

python 操作pyltp

LTP提供的模型包括：（在ltp_data文件夹）

cws.model 分句模型，单文件

ner.model 命名实体识别模型，单文件

parser.model 依存句法分析模型，单文件

pos.model 词性标注模型，单文件

pisrl.model模型等等，我们可以根据已经训练好的模型进行中文的分词或者其他操作

 import pyltp
from pyltp import Segmentor
segmentor = Segmentor()
segmentor.load('ltp_data_v3.4.0/ltp_data_v3.4.0/cws.model')#加载分词库
ltpword = segmentor.segment("我们是人工智能研究所，主要致力于分享人工智能方面的技术知识，
                          欢迎大家一起学习。")
print(' '.join(ltpword).split())#分词后的结果
>>>
  ['我们', '是', '人工智能', '研究所', '，', '主要', '致力', '于', '分享', '人工智能', '方面', '的', '技术', '知识', '，
   ', '欢迎', '大家', '一起', '学习', '。']  

以上我们便打造了一个LTP的分词任务，当然，你也可以加载其他模型，进行不同的分词任务，且可以加载大量的文本，只需要segmentor.segment文件里面输入打开的文件便可

当然跟hanlp一样，LTP同样提供了可视化操作界面
LTP可视化：可以到官方网站，进行可视化的操作

LTP可视化

下期预告：

本期我们分享了中文分词的几个库，下期我们分享英文分词库以及基本的操作

关于中文的几个分词库，其用法还有很多，我们后期慢慢分享！