命名实体识别分词

hanlp

TensorFlow 不显示警告

白名单列表：

例子代码：

测试案例：

结巴分词：

常见停用词表

paddle lac

hanlp

可以实现地名，人名，手机号码，

可以实现智能分词，识别白名单的内容。

https://github.com/hankcs/HanLP/blob/doc-zh/plugins/hanlp_demo/hanlp_demo/zh/ner_mtl.ipynb

hanlp_common

pip install pynvml

pip install hanlp_downloader

pip install hanlp[full] -U

这个会自动安装TensorFlow，TensorFlow下载超时，自行下载TensorFlow，

然后安装：

pip install tensorflow_intel-2.16.1-cp310-cp310-win_amd64.whl --user

pip install hanlp[full] -U

TensorFlow 不显示警告

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

白名单列表：

whitelist.txt

举例：

科目三:歌曲
一分一秒:歌曲

例子代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

import hanlp
from hanlp.components.mtl.tasks.ner.tag_ner import TaggingNamedEntityRecognition

HanLP = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ERNIE_GRAM_ZH)
ner: TaggingNamedEntityRecognition = HanLP['ner/msra']

ner_dict_whitelist = {}

with open('whitelist.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        key, value = line.strip().split(':')
        ner_dict_whitelist[key] = value

ner.dict_whitelist = ner_dict_whitelist

doc = HanLP('给我买一双红色的袜子 小华', tasks='ner/msra')
# doc.pretty_print()


for word in doc['tok/fine']:
    print("word",word)

for name in doc['ner/msra']:
    print("name",name)

测试案例：

给我买一双红色的袜子 小华

识别了红色，袜子，小华，一双没有识别。

结巴分词：

常见停用词表

https://github.com/goto456/stopwords

pip install jieba

import jieba

# 分词
def stripdata(Text):
    # jieba 默认启用了HMM（隐马尔科夫模型）进行中文分词
    seg_list = jieba.cut(Text)  # 分词

    # 获取字典，去除停用词
    line = "/".join(seg_list)
    wordlist = stripword(line)
    print('分词 result')
    for value in wordlist:
        print(value)
    # print("\n关键字：\n" + wordlist)


# 停用词分析
def stripword(seg):

    wordlist = []

    # 获取停用词表
    stop = open('cn_stopwords.txt', 'r+', encoding='utf-8')
    stopword = stop.read().split("\n")

    # 遍历分词表
    for key in seg.split('/'):
        # print(key)
        # 去除停用词，去除单字，去除重复词
        if not (key.strip() in stopword) and (len(key.strip()) > 1) and not (key.strip() in wordlist):
            wordlist.append(key)
    # 停用词去除END
    stop.close()

    if 0:
        keyword = open('key_word.txt', 'w+', encoding='utf-8')
        print("去停用词：\n")

        for key in wordlist:
            keyword.write(key + "\n")
        keyword.close()
    return wordlist


if __name__ == '__main__':
    stripdata('给我买一双红色的袜子 小华')