在 Maven 项目中使用 HanLP

项目中使用 HanLP"/>

在 Maven 项目中使用 HanLP

今天写 Java 程序的时候遇到了中文分词的需求，我找了一个基于 NLP 的中文分词工具，感觉挺好用的，分享一下。

想要更好的阅读体验，可以转我的个人博客。

导入Maven库

在 pom.xml 中添加，这里我们使用最新的 1.7.8 版本:

<dependencies><dependency><groupId>com.hankcs</groupId><artifactId>hanlp</artifactId><version>portable-1.7.8</version></dependency>
</dependencies>

下载 data 文件

根据最新版的 release note ，需要下载 data-for-1.7.5.zip，现在服务器应该放到国内了，我记得以前下得很慢的，都要在网盘里备份好多版。

解压后找到 data 文件夹，移动到 src/main/resources 中，移动完成之后的目录结构：

.
└── resources├── Z01-Example.txt└── data├── README.url├── dictionary├── model└── version.txt

data 文件包括 dictionary 和 model 两部分， HanLP 的大部分库都会调用这些资源，HanLP 还支持自定义的词典，但不是这篇文章的重点。

下载配置文件

我不知道 HanLP 的开发者怎么想的，Maven 的 portable 版本还缺少一个非常重要的文件，hanlp.properties。

我们需要下载 hanlp-1.7.8-release.zip，因为 hanlp.properties 在 hanlp-1.7.8-release.zip 里面。

把这个配置文件放到项目根目录中，和 pom.xml、src 同级。

.
├── hanlp.properties
├── pom.xml
├── src
└── target

因为前面，我们把 data 文件放到了 src/main/resources 里，所以还需要更改 hanlp.properties 中的 root 参数。

#Windows用户请注意，路径分隔符统一使用/
root=./src/main/resources

如果不想下载，这是配置改好之后的文件内容:

#本配置文件中的路径的根目录，根目录+其他路径=完整路径（支持相对路径，请参考：）
#Windows用户请注意，路径分隔符统一使用/
root=./src/main/resources#好了，以上为唯一需要修改的部分，以下配置项按需反注释编辑。#核心词典路径
#CoreDictionaryPath=data/dictionary/CoreNatureDictionary.txt
#2元语法词典路径
#BiGramDictionaryPath=data/dictionary/CoreNatureDictionary.ngram.txt
#自定义词典路径，用;隔开多个自定义词典，空格开头表示在同一个目录，使用“文件名 词性”形式则表示这个词典的词性默认是该词性。优先级递减。
#所有词典统一使用UTF-8编码，每一行代表一个单词，格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ... 如果不填词性则表示采用词典的默认词性。
CustomDictionaryPath=data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt; 现代汉语补充词库.txt; 全国地名大全.txt ns; 人名词典.txt; 机构名词典.txt; 上海地名.txt ns;data/dictionary/person/nrf.txt nrf;
#停用词词典路径
#CoreStopWordDictionaryPath=data/dictionary/stopwords.txt
#同义词词典路径
#CoreSynonymDictionaryDictionaryPath=data/dictionary/synonym/CoreSynonym.txt
#人名词典路径
#PersonDictionaryPath=data/dictionary/person/nr.txt
#人名词典转移矩阵路径
#PersonDictionaryTrPath=data/dictionary/person/nr.tr.txt
#繁简词典根目录
#tcDictionaryRoot=data/dictionary/tc
#HMM分词模型
#HMMSegmentModelPath=data/model/segment/HMMSegmentModel.bin
#分词结果是否展示词性
#ShowTermNature=true
#IO适配器，实现com.hankcs.hanlp.corpus.io.IIOAdapter接口以在不同的平台（Hadoop、Redis等）上运行HanLP
#默认的IO适配器如下，该适配器是基于普通文件系统的。
#IOAdapter=com.hankcs.hanlp.corpus.io.FileIOAdapter
#感知机词法分析器
#PerceptronCWSModelPath=data/model/perceptron/pku1998/cws.bin
#PerceptronPOSModelPath=data/model/perceptron/pku1998/pos.bin
#PerceptronNERModelPath=data/model/perceptron/pku1998/ner.bin
#CRF词法分析器
#CRFCWSModelPath=data/model/crf/pku199801/cws.txt
#CRFPOSModelPath=data/model/crf/pku199801/pos.txt
#CRFNERModelPath=data/model/crf/pku199801/ner.txt
#更多配置项请参考 .java#L59 自行添加

测试

先在 src/main/resources 下面创建一个 testdata.txt，里面随便放点文章。

主类的代码:

import java.io.*;import com.hankcs.hanlp.segmon.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer;import java.util.List;public class Main{private String text;public static void main(String[] args) {String fileName = Main.class.getResource("testdata.txt").getFile();File file = new File(fileName);BufferedReader br;StringBuffer sb = new StringBuffer();try {br = new BufferedReader(new FileReader(file));while (br.ready()) {sb.append(br.readLine().concat("\n"));}br.close();} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}final String text = sb.toString();List<Term> terms = NLPTokenizer.segment(text);System.out.println(terms);}
}