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gohanlp
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)
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更多信息
关于标注集含义，请参考《语言学标注规范》及《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RESTful和native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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