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基于 Java 的自然语言处理：中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要及短语提取等功能实现。

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简介：
本项目采用Java技术，涵盖自然语言处理核心功能如中文分词、词性标注等，并实现了命名实体识别、依存句法分析、关键词与短语抽取以及文档自动摘要生成。 Java 实现的自然语言处理功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、新词发现、关键词短语提取、自动摘要以及文本分类聚类等，同时支持拼音转换及简繁体文字互转。

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  • 基于 Java 的自然语言处理：中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要及短语提取等功能实现。
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    本项目采用Java技术，涵盖自然语言处理核心功能如中文分词、词性标注等，并实现了命名实体识别、依存句法分析、关键词与短语抽取以及文档自动摘要生成。 Java 实现的自然语言处理功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、新词发现、关键词短语提取、自动摘要以及文本分类聚类等，同时支持拼音转换及简繁体文字互转。
     
  • 基于 Java 的自然语言处理：中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要及简繁转换等功能。
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    这款基于Java的工具包提供了全面的自然语言处理功能，包括但不限于中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词抽取和自动摘要生成以及简繁文本互转，为开发者和研究者提供强大支持。 Java 实现的自然语言处理包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、新词发现、关键词短语提取和自动摘要等功能。此外还包括拼音转换和简繁体文字互转功能。
     
  • HanLP：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、文本分类与聚类、拼音等
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    HanLP是一款功能全面的自然语言处理工具，支持中文分词、词性标注、命名实体识别等多种任务，并提供依存句法分析和语义依存分析等功能。 HanLP：汉语言处理工具包基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎开发，旨在普及最前沿的自然语言处理技术，并适用于生产环境。该工具包功能全面、性能高效且架构清晰，同时提供最新的语料库支持自定义需求。 在最新版本中（HanLP 2.1），借助世界上最大的多语种语料库，汉语言处理工具包能够覆盖包括简体中文、繁体中文、英文、日文、俄文、法文和德文在内的共计104种语言，并能支持以下十类任务：分词（粗分与细分标准以及强制合并校正三种方式）、词性标注（PKU、863规范等四套体系）、命名实体识别（依据PKU、MSRA及OntoNotes三套规范进行）、依存句法分析（SD和UD规则）；成分句法分析；语义依存分析（SemEval16、DM格式以及PAS/PSD标准）；语义角色标注；词干提取；语法特征抽取和抽象意义表示（AMR）。用户可以根据自身需求选择不同的配置，同时HanLP还支持RESTful接口及本地部署。
     
  • 汉LP：中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法及语义依存分析、新词发现、基于自动摘要的文本分类与聚类、拼音转换和简繁体互换等功能的自然语言处理工具
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    汉LP是一款功能全面的自然语言处理工具，支持中文分词、词性标注、命名实体识别等核心任务，并提供依存句法分析、语义依存分析、新词发现及自动摘要驱动的文本分类与聚类服务。此外，它还具备拼音转换和简繁体互换能力，为用户提供了强大的语言处理解决方案。 HanLP：汉语言处理 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实现功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新以及可自定义的特点。 穿越世界上最大的多语言种语料库，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，细分两个标准，强制，合并，校正三种）、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）、成分语法分析、语义依存分析（SemEval16，DM，PAS，PSD四套规范）、语义角色标注、词干提取和词法语法特征提取以及抽象意义（AMR）。 HanLP提供RESTful和本机两种API接口，分别面向轻量级和海量级场景。无论使用哪种语言的API，HanLP在语义上保持一致，并坚持代码开源。 对于轻量级RESTful API服务器，在算力有限的情况下可以为匿名用户提供服务。通过Python pip命令安装hanlp_restful库以创建客户端： ```python pip install hanlp_restful ``` 以上便是关于HanLP的简要介绍，它在自然语言处理领域提供了全面而强大的支持和服务。
     
  • PyHanLP：汉语分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析及新词发现
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    PyHanLP是一款强大的Python库，提供汉语分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析和新词发现等功能，助力自然语言处理任务。 pyhanlp是HanLP1.x的Python接口，支持自动下载和升级功能，并兼容Python 2和3版本。其内部算法经过工业界和学术界的验证，配套书籍已经出版，可供查阅。学习资料已于2020年初发布，次世代最先进的多语种自然语言处理技术与1.x版相辅相成、平行发展。 安装过程适合非IT专业人士直接操作；新手建议观看相关教程视频；工程师则需要先安装JDK，并确保操作系统和Python版本一致后，最后执行命令`conda install -c conda-forge jpype1==0.7.0 # (可选)conda安装jpype1更方便pip install pyhanlp`来完成安装。使用命令`hanlp`验证是否成功安装。 在命令行中进行中文分词时，请输入 `hanlp segment`进入交互模式，输入一个句子并回车后会显示分词结果： ``` $ hanlp segment 商品和服务 ```
     
  • 中文分词与自动提取关键词
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    本项目聚焦于中文自然语言处理技术中的核心问题——分词及关键词提取，旨在研发高效准确的技术方案。 该系统具有每秒处理60万字的高速能力。
     
  • 甲骨文：甲骨文深度学习自然语言处理工具知识图谱关系抽取、中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析及新词发现
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    本项目专注于开发基于甲骨文的深度学习框架，用于自然语言处理任务，包括知识图谱构建、文本分割、语法分析和情感研究等。 Jiagu自然语言处理工具集成了中文分词、词性标注、命名实体识别、知识图谱关系抽取、关键词提取、文本摘要生成、新词发现及情感分析等实用功能，旨在为用户提供全面的文本处理解决方案。安装该工具可通过pip命令进行：`pip install -U jiagu` 或者使用清华镜像加速安装： `pip install -U jiagu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`。 对于需要直接从源代码安装的情况，可以先通过git克隆Jiagu的仓库到本地，然后运行setup.py文件来完成安装： ``` git clone https://github.com/ownthink/Jiagucd Jiagupython3 setup.py install ``` 使用该工具十分简便。例如，在进行文本分词、词性标注以及命名实体识别时，只需导入相关库并调用相应方法即可实现所需功能。 ```python import jiagu text = 厦门明天会不会下雨 words = jiagu.seg(text) # 分词 ``` 以上就是使用Jiagu进行基本自然语言处理任务的一个简要示例。
     
  • TextBlob：简洁的Python方式实现文本处理—包括情感分析、词性标注、名词短语提取及翻译等功能
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    TextBlob是一款用于简化Python中常见自然语言处理任务的库，提供诸如情感分析、词性识别、名词短语抽取和基础翻译等便捷功能。 TextBlob：简单且Python式的文本处理工具，支持情感分析、词性标记、名词短语提取以及翻译等功能。
     
  • 中英文分词、词性标注与命名实体识别在自然语言处理中的应用——包含文本和代码
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    本文探讨了中英文自然语言处理技术，包括分词、词性标注及命名实体识别的应用，并提供了相关示例文本和编程代码。 今天我们将使用Jieba、SnowNlp、nltk、thunlp、NLPIR以及Stanford这六种工具来对给定的中英文文本进行分词、词性标注与命名实体识别。
     
  • 汉语分词中的停用词——自然语言处理的关键要素
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    本文探讨了在汉语分词过程中停用词的重要性及其作用机制，揭示其作为自然语言处理关键要素的地位。 汉语停用词在自然语言处理和分词过程中起着重要作用。