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语言学结构
Dep Tree ──────────── ┌─────────► │┌────────► ││┌─►┌───── │││ │ ┌─► │││ └─►└── ┌┼┴┴──────── ││ ┌─► ││ ┌───►└── ││ │ ┌─► ││ │┌──►├── ││ ││ └─► ││ ││ ┌─► ││ ││┌─►└── ││ │││ ┌─► │└─►└┴┴──┴── └──────────►
Token ───────── 2021年 HanLPv2.1 为 生产 环境 带来 次 世代 最 先进 的 多 语种 NLP 技术 。
Relati ────── tmod nsubj prep nn pobj root amod nn advmod rcmod assm nummod nn nn dobj punct
PoS ─── NT NR P NN NN VV JJ NN AD JJ DEG CD NN NR NN PU
Tok ───────── 2021年 HanLPv2.1 为 生产 环境 带来 次 世代 最 先进 的 多 语种 NLP 技术 。
NER Type
────────────────
───►DATE
───►ORGANIZATION
Tok ───────── 2021年 HanLPv2.1 为 生产 环境 带来 次 世代 最 先进 的 多 语种 NLP 技术 。
SRL PA1
────────────
───►ARGM-TMP
───►ARG0
◄─┐
├►ARG2
◄─┘
╟──►PRED
◄─┐
│
│
│
├►ARG1
│
│
│
◄─┘
Tok ───────── 2021年 HanLPv2.1 为 生产 环境 带来 次 世代 最 先进 的 多 语种 NLP 技术 。
SRL PA2
────────────
───►ARGM-ADV
╟──►PRED
───►ARG0
Tok ───────── 2021年 HanLPv2.1 为 生产 环境 带来 次 世代 最 先进 的 多 语种 NLP 技术 。
PoS 3 4 5 6 7 8 9 ───────────────────────────────────────────────────────── NT ───────────────────────────────────────────►NP ───┐ NR ───────────────────────────────────────────►NP────┤ P ───────────┐ │ NN ──┐ ├────────────────────────►PP ───┐ │ NN ──┴►NP ───┘ │ │ VV ──────────────────────────────────┐ │ │ JJ ───►ADJP──┐ │ ├►VP────┤ NN ───►NP ───┴►NP ───┐ │ │ │ AD ───────────►ADVP──┼►ADJP──┐ ├►VP ───┘ ├►IP JJ ───────────►VP ───┘ │ │ │ DEG──────────────────────────┤ │ │ CD ───►QP ───┐ ├►NP ───┘ │ NN ───►NP ───┴────────►NP────┤ │ NR ──┐ │ │ NN ──┴────────────────►NP ───┘ │ PU ──────────────────────────────────────────────────┘
词法分析
词法分析 2.1测试版
句法分析
句法分析 2.1测试版
《自然语言处理入门》
- 京东：https://item.jd.com/12585125.html
- 当当：http://product.dangdang.com/28469821.html
- 图灵：https://www.ituring.com.cn/book/2706
一本配套HanLP的NLP入门书，助你零起点上手自然语言处理。本书基础理论与生产代码并重，Python与Java双实现。从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。
随着对本书的学习，你将从普通程序员晋级为机器学习工程师，最后进化到自然语言处理工程师。
简介
HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，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；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。
HanLP已经被广泛用于Lucene、Solr、ElasticSearch、Hadoop、Android、Resin等平台，有大量开源作者开发各种插件与拓展，并且被包装或移植到Python、C#、R、JavaScript等语言上去。 基于深度学习的HanLP2.0已于2020年初发布，面向下一个十年的前沿NLP技术，与1.x相辅相成，平行发展。 详见项目主页。
