· 支持中文分词（ N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析）

环境要求

java 1.8

nodejs >= 6

docker

· build image

cd node-hanlp

./scripts/build-docker-image.sh

Or pull image

docker pull samurais/hanlp-api:1.0.0

· start container

docker run -it --rm -p 3002:3000 samurais/hanlp-api:1.0.0

· access service

POST /tokenizer HTTP/1.1

Host: localhost:3002

Content-Type: application/json

{

"type": "nlp",

"content": "刘德华和张学友创作了很多流行歌曲"

}

RESPONSE

{

"status": "success",

"data": [

{

"word": "刘德华",

"nature": "nr",

"offset": 0

},

{

"word": "和",

"nature": "cc",

"offset": 0

},

{

"word": "张学友",

"nature": "nr",

"offset": 0

},

{

"word": "创作",

"nature": "v",

"offset": 0

},

{

"word": "了",

"nature": "ule",

"offset": 0

},

{

"word": "很多",

"nature": "m",

"offset": 0

},

{

"word": "流行歌曲",

"nature": "n",

"offset": 0

}

]

}

· Other APIs

l tokenizer 分词

l keyword 关键词

l summary 摘要

l phrase 短语提取

l query 关键词、摘要

l conversion 简、繁、拼音转换

源码

node module

· Install

npm install node-hanlp

· Config

² 配置文件路径 node_modules/node-hanlp/lib/src-java/hanLP.proerties

² 请修改 root为您的目录路径

² 词典文件目录 ./data

² 请下载词典 pan.baidu.com/s/1pKUVNYF 放入 ./data (约800MB文件) 目录下

· Usage

const Hanlp = require("node-hanlp");

//分词库初始化及配置

const HanLP = new Hanlp({

CustomDict : true, //使用自定义词典

NameRecognize : true, //中国人名识别

TranslatedNameRecognize : true , //音译人名识别

JapaneseNameRecognize : true, //日本人名识别

PlaceRecognize : true , //地名识别

OrgRecognize : true //机构名识别

});

let words = HanLP.Tokenizer("商品和服务");

标准分词 HanLP.Tokenizer( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.Tokenizer("商品和服务");

[

{ word: '商品', nature: 'n', offset: 0 },

{ word: '和', nature: 'cc', offset: 0 },

{ word: '服务', nature: 'vn', offset: 0 }

]

NLP分词 HanLP.NLPTokenizer( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.NLPTokenizer("zhongguo科学院计算技术研究所的宗成庆教授正在教授自然语言处理课程");

[

{ word: '中国科学院计算技术研究所', nature: 'nt', offset: 0 },

{ word: '的', nature: 'ude1', offset: 0 },

{ word: '宗成庆', nature: 'nr', offset: 0 },

{ word: '教授', nature: 'nnt', offset: 0 },

...

]

索引分词 HanLP.IndexTokenizer( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.IndexTokenizer("主副食品");

[

{ word: '主副食品', nature: 'n', offset: 0 },

{ word: '主副食', nature: 'j', offset: 0 },

{ word: '副食', nature: 'n', offset: 1 },

{ word: '副食品', nature: 'n', offset: 1 },

{ word: '食品', nature: 'n', offset: 2 }

]

CRF分词 HanLP.CRFTokenizer( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.CRFTokenizer("你好，欢迎使用HanLP汉语处理包！");

[

{ word: '你好', nature: 'vl', offset: 0 },

{ word: '，', nature: 'w', offset: 0 },

{ word: '欢迎', nature: 'v', offset: 0 },

{ word: '使用', nature: 'v', offset: 0 },

{ word: 'HanLP', nature: 'nz', offset: 0 },

{ word: '汉语', nature: 'gi', offset: 0 },

...

]

去除停用词分词 HanLP.NoStopWord( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.NoStopWord("你好，欢迎使用HanLP汉语处理包！");

[

{ word: '你好', nature: 'vl', offset: 0 },

{ word: '欢迎', nature: 'v', offset: 0 },

{ word: '使用', nature: 'v', offset: 0 },

{ word: 'HanLP', nature: 'nz', offset: 0 },

{ word: '汉语', nature: 'gi', offset: 0 },

...

]

最短路分词 HanLP.ShortSegment( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.ShortSegment("今天， liuzhijun 案的关键人物 ,山西女商人 dingshumiao 在市二中院出庭shoushen。 ");

[

{ word: '今天', nature: 't', offset: 0 },

{ word: '，', nature: 'w', offset: 0 },

{ word: ' liushijun ', nature: 'nr', offset: 0 },

{ word: '案', nature: 'ng', offset: 0 },

{ word: '的', nature: 'ude1', offset: 0 },

{ word: '关键', nature: 'n', offset: 0 },

...

]

N-最短分词 HanLP.NShortSegment( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.NShortSegment("刘喜杰石国祥会见吴亚琴先进事迹报告团成员");

[

{ word: '刘喜杰', nature: 'nr', offset: 0 },

{ word: '石国祥', nature: 'nr', offset: 0 },

{ word: '会见', nature: 'v', offset: 0 },

{ word: '吴亚琴', nature: 'nr', offset: 0 },

{ word: '先进', nature: 'a', offset: 0 },

...

]

极速词典分词 HanLP.SpeedTokenizer( text )

@param String text [文本]

@ruten Object

let words = HanLP.SpeedTokenizer("江西鄱阳湖干枯，中国最大淡水湖变成大草原");

[

{ word: '江西', offset: 0 },

{ word: '鄱阳湖', offset: 2 },

{ word: '干枯', offset: 5 },

{ word: '，', offset: 7 },

{ word: '中国', offset: 8 },

]

关键词提取 HanLP.Keyword( text , nTop )

@param String text [文本]

@param Number nTop [关键词个数，默认5个]

@ruten Object

let words = HanLP.Keyword("江西鄱阳湖干枯，中国最大淡水湖变成大草原" , 3);

[ '中国', '最大', '淡水湖' ]

短语提取 HanLP.Phrase( text , nTop )

@param String text [文本]

@param Number nTop [短语个数，默认3个]

@ruten Object

let words = HanLP.Phrase("江西鄱阳湖干枯，中国最大淡水湖变成大草原" , 2 );

[ '中国最大', '变成草原' ]

提取文章摘要 HanLP.Summary( text , nTop )

@param String text [文本]

@param Number nTop [文章摘要条数，默认3条]

@ruten Object

let text = "据美国福克斯新闻报道，俄罗斯黑海舰队一艘护卫舰格里戈罗维奇海军上将号，正在驶向美国军舰发射 daodan 攻击叙利亚的区域。该护卫舰是俄罗斯最先进的护卫舰，2016年才刚服役，除防空、反舰 daodan 外，也可以发射巡航 daodan 。格里戈罗维奇海军上将号原定于本周访问叙利亚的塔尔图斯港。"

let words = HanLP.Summary( text , 3);

[

'俄罗斯黑海舰队一艘护卫舰格里戈罗维奇海军上将号',

'格里戈罗维奇海军上将号原定于本周访问叙利亚的塔尔图斯港',

'正在驶向美国军舰发射 daodan 攻击叙利亚的区域'

]

文本推荐 HanLP.Suggester( list, words, Ntop )

@param Array list 句子列表

@param Array words 词语

@param Number nTop 相似句子推荐个数，默认1个

@ruten Object

句子级别，从一系列句子中挑出与输入句子最相似的那一个

语义距离 HanLP.WordDistance( words )

@param Array words 词

@ruten Object

简繁转换 HanLP.ConversionFont( text , type )

@param String text 文本

@ruten String type 类型 jt简体|ft繁体，默认jt

@ruten String

拼音转换 HanLP.Pinyin( text , type )

@param String text 文本

@ruten Object

HanLP 自然语言处理 for nodejs