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简介：自然语言处理（NLP）是人工智能的核心领域之一，致力于让计算机理解、分析和生成人类语言。本入门教程以HanLP为实践工具，系统涵盖从Python环境搭建到NLP核心技术的完整学习路径。内容包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、情感分析、语义角色标注及篇章分析等关键任务，并引入TF-IDF、RNN、LSTM、BERT等主流技术。通过结构化PPT课程与实操结合，帮助初学者掌握NLP基础理论与实际应用，为开发智能文本系统如聊天机器人、自动摘要和智能客服等奠定坚实基础。
hanlp 自然语言处理入门

1. 自然语言处理（NLP）概述与应用领域

自然语言处理的基本概念与发展历程

自然语言处理（NLP）是人工智能的核心领域之一，旨在实现计算机对人类语言的 理解、生成与交互 。其发展历经规则系统、统计模型到当前主流的深度学习范式。早期如ELIZA聊天程序依赖语法匹配，20世纪90年代后随着隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）的应用，分词、词性标注等任务精度显著提升。进入2010年后，神经网络特别是BERT、Transformer架构的兴起，使机器在阅读理解、翻译等复杂任务上接近人类水平。

NLP在现实世界中的典型应用场景

NLP技术已广泛应用于多个行业，深刻改变人机交互方式。例如，在 机器翻译 中，Google Translate与百度翻译利用序列到序列模型实现多语言实时互译； 智能客服 系统通过意图识别与对话管理自动响应用户咨询，降低企业运营成本；在金融与舆情分析领域，系统可从社交媒体中提取情绪倾向，辅助决策判断； 信息抽取 技术则用于从非结构化文本中提取关键实体与关系，支撑知识图谱构建；此外，语音助手如Siri、小爱同学背后也依赖端到端的NLP pipeline 实现语义解析与回复生成。

HanLP工具库的设计理念与中文NLP生态认知

HanLP 是由哈工大讯飞联合实验室开发的一套面向中文自然语言处理的开源工具库，支持从基础分词到预训练模型调用的全流程处理。其设计理念强调“ 模块化、高性能、易扩展 ”，提供精确模式与快速模式双引擎，兼顾效率与准确性。同时，HanLP 内置丰富的预训练模型（如Bert-WWM、MacBERT），并支持自定义词典与新词发现，极大提升了中文文本处理的灵活性。本章为后续环境搭建与算法实践奠定了理论与认知基础。

2. Python-3.8.10环境搭建与NLP开发基础

在自然语言处理（NLP）的工程实践中，一个稳定、可复现且高效运行的开发环境是项目成功的基础。Python 作为当前 NLP 领域最主流的编程语言，其生态系统成熟、库丰富，尤其适合快速原型设计和大规模部署。本章聚焦于构建基于 Python 3.8.10 的完整 NLP 开发环境，并深入讲解如何集成中文处理利器 HanLP 工具库，建立标准化的代码开发范式。从底层环境配置到上层工具调用，逐步构建具备生产级能力的开发体系。

Python 3.8.10 是一个被广泛验证的稳定版本，兼容大多数深度学习与 NLP 框架（如 TensorFlow 2.x、PyTorch 1.7+、Transformers 等），同时避免了新版本中可能引入的不兼容性问题。选择该版本不仅有助于团队协作中的环境一致性，也便于后续模型部署时与服务器环境对齐。此外，借助虚拟环境与包管理工具，开发者可以实现项目级别的依赖隔离，防止不同项目之间的库冲突。

本章内容将按照“环境搭建 → 工具集成 → 开发规范”的逻辑递进展开。首先介绍如何科学地安装 Python 并创建独立的虚拟环境；随后详细说明使用 pip 和 conda 进行依赖管理的最佳实践；接着部署必要的科学计算库以支持文本向量化与数据可视化任务；然后重点讲解 HanLP 2.x 版本的安装方式、预训练模型加载机制及其核心模块的初始化流程；最后提炼出一套适用于 NLP 项目的通用开发范式，涵盖输入输出处理、日志记录、异常捕获以及性能监控等关键环节。

整个章节强调实战导向，所有操作均提供可执行命令、代码示例及参数解释，并结合表格对比不同工具优劣，辅以 Mermaid 流程图展示模块调用关系，确保读者不仅能完成环境配置，更能理解每一步背后的设计逻辑与工程考量。

2.1 开发环境配置与依赖管理

现代 NLP 项目的复杂性要求开发者具备良好的工程素养，其中首要任务便是构建一个干净、可控且可复现的开发环境。Python 虽然语法简洁易学，但其动态依赖特性容易导致“在我机器上能跑”的尴尬局面。因此，必须通过系统化的环境配置与依赖管理策略来规避这些问题。

2.1.1 Python 3.8.10安装与虚拟环境创建

要开始 NLP 项目开发，第一步是正确安装 Python 解释器。推荐使用官方 CPython 发行版，因其与绝大多数第三方库兼容性最佳。对于 Windows 用户，可从 python.org 下载 Python 3.8.10 安装包；Linux 用户可通过源码编译或 APT 包管理器安装；macOS 用户建议使用 pyenv 进行多版本管理。

# 使用 pyenv 安装 Python 3.8.10（macOS/Linux）
brew install pyenv
pyenv install 3.8.10
pyenv global 3.8.10  # 设置全局默认版本

安装完成后验证：

python --version
# 输出应为：Python 3.8.10

接下来创建虚拟环境。虚拟环境的作用是在项目级别隔离依赖，避免全局 site-packages 污染。使用标准库 venv 即可轻松实现：

# 创建名为 nlp_env 的虚拟环境
python -m venv nlp_env

# 激活虚拟环境（Windows）
nlp_env\Scripts\activate

# 激活虚拟环境（Linux/macOS）
source nlp_env/bin/activate

激活后终端提示符前会显示 (nlp_env) ，表示当前处于该环境中。此时任何通过 pip install 安装的包都只会存在于该环境内。

逻辑分析 ：
- python -m venv 调用内置模块 venv，创建包含独立 Python 解释器、pip 和 site-packages 目录的隔离空间。
- 激活脚本修改 PATH 环境变量，使 python 和 pip 命令指向虚拟环境内的可执行文件。
- 推荐每个 NLP 项目单独建立虚拟环境，命名建议体现用途，如 news_classifier , sentiment_analysis 等。

2.1.2 pip与conda包管理工具的使用规范

Python 生态中有两大主流包管理工具： pip 和 conda 。二者各有优势，合理选用可大幅提升开发效率。

特性 pip conda
包来源 PyPI（Python Package Index） Anaconda Repository / Conda-Forge
支持语言 仅 Python 多语言（Python, R, C/C++ 库等）
依赖解析 较弱，易出现版本冲突 强大，跨平台依赖自动解决
环境管理 需配合 venv/virtualenv 内置环境管理功能
性能优化库支持 需手动安装 MKL/BLAS 默认集成高性能数学库

典型使用场景对比：

  • 若项目仅涉及纯 Python NLP 库（如 HanLP、jieba、transformers），优先使用 pip + venv 。
  • 若需进行大量数值计算或使用 OpenCV、TensorFlow GPU 版本，推荐 conda 以简化依赖链。
# 使用 pip 安装指定版本的 HanLP
pip install hanlp==2.1.0-alpha.59

# 使用 conda 创建并激活环境（替代 venv）
conda create -n nlp_py38 python=3.8.10
conda activate nlp_py38
conda install numpy pandas matplotlib

参数说明 ：
- ==2.1.0-alpha.59 表示精确锁定版本号，防止自动升级破坏兼容性。
- numpy , pandas , matplotlib 是 NLP 数据处理三件套，将在下一节详细介绍。

为保证环境可复现，务必导出依赖清单：

# 导出 pip 环境依赖
pip freeze > requirements.txt

# 导出 conda 环境（更完整）
conda env export > environment.yml

# 示例：environment.yml
name: nlp_py38
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8.10
  - numpy
  - pandas
  - matplotlib
  - pip
  - pip:
    - hanlp==2.1.0-alpha.59

此文件可用于 CI/CD 自动化部署或团队共享。

2.1.3 必备科学计算库（NumPy、Pandas、Matplotlib）部署

NLP 不仅仅是文本处理，还涉及大量结构化数据分析与结果可视化。以下三大库构成基础支撑：

NumPy：数值运算基石
import numpy as np

# 创建词向量矩阵示例
word_vectors = np.random.rand(1000, 300)  # 1000个词，300维向量
similarity_matrix = np.dot(word_vectors, word_vectors.T)  # 计算余弦相似度矩阵
print(f"相似度矩阵形状: {similarity_matrix.shape}")

逐行解读 ：
- 第1行导入 NumPy，别名 np 为社区约定。
- 第4行生成服从均匀分布的随机数组，模拟预训练词向量。
- 第5行利用矩阵乘法高效计算所有词两两之间的点积（归一化后即为余弦相似度）。
- NumPy 的广播机制与向量化操作极大提升了计算效率，相比 Python 原生循环快数十倍。

Pandas：结构化数据处理
import pandas as pd

# 模拟新闻数据集
data = {
    'title': ['苹果发布新款iPhone', '特斯拉股价大涨', '谷歌推出AI助手'],
    'category': ['科技', '金融', '科技'],
    'publish_time': pd.to_datetime(['2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-03'])
}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看基本信息
print(df.info())
print("\n前两行数据:")
print(df.head(2))

输出解析 ：
- info() 显示字段类型、非空数量，帮助识别缺失值。
- head(n) 返回前 n 行，常用于快速检查数据质量。
- Pandas 的 DataFrame 结构非常适合存储带标签的文本样本，便于后续分组统计、过滤筛选。

Matplotlib：可视化分析
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制各类别新闻数量柱状图
category_count = df['category'].value_counts()
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.bar(category_count.index, category_count.values, color=['skyblue', 'lightcoral'])
plt.title("新闻类别分布")
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("数量")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

图形意义 ：
- 可视化有助于发现数据偏斜问题（如某类样本过少），影响模型训练效果。
- 在 NLP 项目中，常用图表包括词频分布直方图、TF-IDF 权重热力图、注意力权重可视化等。

graph TD
    A[原始文本] --> B(分词)
    B --> C{是否停用词?}
    C -->|是| D[丢弃]
    C -->|否| E[保留词汇]
    E --> F[构建词袋模型]
    F --> G[TF-IDF 向量化]
    G --> H[输入分类器]
    H --> I[输出情感标签]

    style A fill:#f9f,stroke:#333
    style I fill:#bbf,stroke:#333

上述流程图展示了从原始文本到模型输入的标准 NLP 处理流水线，各阶段均依赖前述库的支持。例如，Pandas 用于加载 CSV 格式的语料库，NumPy 存储向量矩阵，Matplotlib 分析特征分布。

综上所述，一个完整的 NLP 开发环境不仅仅是安装几个库那么简单，而是需要建立从解释器选择、环境隔离、依赖锁定到基础组件部署的全链条管理体系。这一体系将贯穿后续所有章节的实践操作，成为稳健推进 NLP 项目的技术底座。

2.2 HanLP的集成与初始化

HanLP 是由哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开发的开源中文自然语言处理工具库，以其高精度、模块化设计和丰富的预训练模型著称。自 2.0 版本起，HanLP 基于 PyTorch 构建，全面支持深度学习驱动的 NLP 任务，同时保持对传统方法的良好兼容性。

2.2.1 HanLP 2.x版本的安装方式（pip与本地部署）

HanLP 提供两种主流安装方式：通过 pip 在线安装和本地源码部署，适用于不同使用场景。

方式一：pip 在线安装（推荐初学者）
# 安装稳定版（注意 alpha 版本标识）
pip install hanlp

# 或指定特定版本（推荐用于生产环境）
pip install hanlp==2.1.0-alpha.59

安装过程会自动下载依赖项，包括：

  • torch : PyTorch 深度学习框架
  • fastapi : 用于构建 REST API（部分功能）
  • jieba : 作为后备分词器
  • huggingface-hub : 下载预训练模型

参数说明 ：
- 使用 == 锁定版本可防止意外更新导致接口变更。
- 若网络受限，可通过 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 指定国内镜像源加速。

方式二：本地源码部署（适合定制开发）

适用于需修改源码、调试内部逻辑或离线部署的场景。

# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/hankcs/HanLP.git
cd HanLP

# 安装开发依赖
pip install -e .

-e 参数实现“可编辑安装”，即修改本地代码即时生效，无需重新打包。

优势分析 ：
- 可启用调试模式查看中间层输出。
- 支持添加自定义组件（如新的分词规则、NER 标签体系）。
- 便于参与开源贡献或企业私有化定制。

2.2.2 预训练模型下载与自动加载机制

HanLP 的强大之处在于其内置的“按需加载”机制。用户无需手动管理模型文件，调用时系统会自动从云端下载并缓存。

import hanlp

# 获取预训练管道
pipeline = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH)

# 查看管道组成
print(pipeline)

输出示例 ：
HanLP v2.1 Pipeline: tok/fine: CTB6Toke... pos: CTB5Tagger... ner: MSRA_NER_BERT_BASE_ZH... ...

自动加载流程如下： 

sequenceDiagram
    participant User
    participant HanLP
    participant Cache
    participant Cloud

    User->>HanLP: load(model_key)
    HanLP->>Cache: check ~/.hanlp/model_cache/
    alt 模型存在
        Cache-->>HanLP: 返回本地路径
    else 不存在
        HanLP->>Cloud: HTTP GET 下载
        Cloud-->>HanLP: 返回模型流
        HanLP->>Cache: 保存至本地缓存
    end
    HanLP-->>User: 返回可调用 pipeline 对象

缓存目录说明 ：
- 默认路径： ~/.hanlp/model_cache/
- 可通过设置环境变量 HANLP_HOME 自定义位置：
bash export HANLP_HOME="/mnt/models/hanlp"

这种机制极大降低了使用门槛，但也应注意首次加载较慢（取决于网络速度）。建议在生产环境中提前预加载关键模型。

2.2.3 中文分词模块的快速调用示例

分词是中文 NLP 的第一步，也是最关键的一步。HanLP 提供多种分词策略，满足不同精度与速度需求。

import hanlp

# 加载精细分词模型
tok = hanlp.load('CTB6_TOKE_ALL')

text = "我爱自然语言处理技术，尤其是HanLP非常强大！"

# 执行分词
words = tok(text)
print(words)
# 输出: ['我', '爱', '自然语言', '处理', '技术', '，', '尤其', '是', 'HanLP', '非常', '强大', '！']

逐行分析 ：
- 第3行加载 CTB6（Chinese Treebank 6）标准分词模型，基于 Bi-LSTM-CRF 实现。
- 第7行输入包含中英文混合、标点符号的真实语句。
- 输出结果显示复合词“自然语言”未被切碎，体现语义完整性。

对比分词模式
模式 模型名称 速度 准确率 适用场景
精确模式 CTB6_TOKE_ALL 中等 ★★★★★ 学术研究、高精度需求
快速模式 PKU_TOKE_FAST 快 ★★★☆☆ 实时系统、大批量处理
社交媒体 WEIBO_TOKE_NER_SUGGESTION 慢 ★★★★☆ 微博、弹幕等非正式文本 
# 切换至快速分词模型
fast_tok = hanlp.load('PKU_TOKE_FAST')
fast_words = fast_tok(text)
print("快速模式:", fast_words)

输出差异反映了不同训练语料与算法取舍。例如，“HanLP”在精确模式下作为一个整体保留，在快速模式下可能被切分为 [“Han”, “LP”]。

通过以上步骤，开发者已能顺利完成 HanLP 的集成与基本调用。后续章节将进一步深入其词性标注、命名实体识别等高级功能。

2.3 NLP开发基本范式

为了提升代码质量、增强可维护性并适应生产环境需求，必须建立统一的 NLP 开发范式。这一范式涵盖输入输出处理、日志记录、异常处理与性能监控四大核心方面。

2.3.1 文本输入输出的标准流程设计

标准化 I/O 流程是保障数据一致性的前提。推荐采用如下结构：

import json
from pathlib import Path

def load_text_corpus(path: Path) -> list:
    """加载文本语料库"""
    texts = []
    if path.suffix == '.txt':
        with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            texts = [line.strip() for line in f if line.strip()]
    elif path.suffix == '.jsonl':
        with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            texts = [json.loads(line)['text'] for line in f]
    return texts

def save_results(results: list, output_path: Path):
    """保存处理结果"""
    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for item in results:
            f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n')

参数说明 ：
- Path 类型来自 pathlib ，提供跨平台路径操作。
- 支持 .txt （每行一条文本）和 .jsonl （每行一个 JSON 对象）格式。
- ensure_ascii=False 保证中文正常输出。

2.3.2 日志记录与异常处理机制构建

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler("nlp_pipeline.log", encoding='utf-8'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

logger = logging.getLogger(__name__)

def safe_tokenize(tok, text):
    try:
        return tok(text)
    except Exception as e:
        logger.error(f"分词失败: {text[:50]}... 错误={e}")
        return []

优点 ：
- 同时输出到文件和控制台，便于调试与归档。
- 记录时间戳与错误上下文，利于事后追溯。

2.3.3 性能监控与代码调试技巧

import time
from functools import wraps

def timing_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        duration = time.time() - start
        logger.info(f"{func.__name__} 执行耗时: {duration:.4f}s")
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def batch_process(texts, tok):
    return [tok(text) for text in texts]

应用场景 ：
- 监控模型推理延迟。
- 识别瓶颈模块（如正则清洗、向量计算）。

最终形成一个健壮、可观测、易扩展的 NLP 开发框架，为后续章节的高级应用打下坚实基础。

3. 文本预处理技术：分词、去停用词、词干提取与词形还原

在自然语言处理的工程实践中，原始文本往往包含大量冗余、噪声和不规则表达形式。若直接将其送入模型进行训练或分析，不仅会显著增加计算复杂度，还可能导致语义理解偏差甚至模型性能下降。因此， 文本预处理 作为NLP流水线中的核心前置步骤，承担着将非结构化文本转化为规范化、可计算表示形式的关键任务。其中， 中文分词、停用词过滤、噪声清除以及词汇归一化处理（如简繁转换与同义词合并） 构成了中文环境下最为关键的预处理环节。

相较于英文等以空格分隔单词的语言，中文书写系统缺乏天然的词语边界标识，使得“分词”成为中文NLP的第一道难关。而由于汉语语法灵活性高、新词频出、多音字广泛存在等特点，传统的基于词典匹配的方法难以应对复杂语境下的切分需求。与此同时，诸如标点符号、HTML标签、特殊字符等非语义内容广泛存在于网络爬取文本中，必须通过系统化的清洗策略予以剔除。此外，在构建统一语义空间时，还需对词语进行标准化处理——尽管中文没有严格意义上的“词干提取”或“词形还原”，但通过简繁体统一、异体字替换、同义词归并等方式实现的 词汇归一化 ，其作用与英文中的词干化高度对应。

本章将以 HanLP 2.x 为主要工具平台，深入剖析上述各项预处理技术的底层机制与实际应用方法。我们将从中文分词的核心原理出发，探讨规则驱动与统计学习两类方法的优劣对比；继而展示如何结合自定义词典提升领域适应性；随后系统介绍停用词表的选择标准与正则表达式在文本净化中的高级用法；最后聚焦于中文特有的词汇标准化路径，并通过代码示例演示如何利用 HanLP 实现高效、鲁棒的文本预处理流程。

3.1 中文分词原理与HanLP实现

中文分词是自然语言处理中最基础也是最关键的一步。由于中文不像英文那样通过空格明确划分词汇单位，机器无法直接识别词语边界，必须依赖算法自动完成切分。一个准确的分词结果直接影响后续任务的表现，包括命名实体识别、情感分析、信息检索等。当前主流的中文分词方法主要分为两大类： 基于规则的方法 和 基于统计学习的方法 。两者各有优势，适用于不同场景。

3.1.1 基于规则与统计的分词方法对比

基于规则的分词方法通常依赖于人工构建的词典和固定的切分逻辑，最典型的是 最大匹配法（Maximum Matching, MM） ，包括正向最大匹配（Forward Maximum Matching, FMM）和逆向最大匹配（Backward Maximum Matching, BMM）。这类方法实现简单、速度快，适合资源受限环境，但在面对未登录词（OOV, Out-of-Vocabulary）时表现较差。

相比之下，基于统计的学习方法则利用大规模标注语料训练模型，能够捕捉上下文语义信息，从而更灵活地判断词语边界。常见的模型包括 隐马尔可夫模型（HMM） 、 条件随机场（CRF） 和近年来广泛应用的 深度神经网络（如BiLSTM-CRF） 。这些方法虽然计算成本较高，但分词精度显著优于传统规则方法，尤其在社交媒体、医疗文本等专业领域表现出更强的泛化能力。

下表对比了两种方法的核心特性：

特性 基于规则（如最大匹配） 基于统计（如CRF/BiLSTM）
是否需要训练数据 否 是（需分词语料库）
对未登录词处理能力 弱 较强（可通过上下文推断）
分词精度 一般（约85%-90%） 高（可达95%以上）
计算效率 高 相对较低（尤其深度模型）
可扩展性 依赖词典更新 模型可迁移至新领域
典型应用场景 轻量级系统、嵌入式设备 工业级NLP系统、搜索引擎

为了直观展示差异，考虑如下句子：

“我爱自然语言处理技术”

  • 规则方法若仅依赖通用词典，可能正确切分为： ["我", "爱", "自然语言", "处理", "技术"]
  • 若词典缺失“自然语言”，则可能错误切分为： ["自", "然", "语", "言"]

而统计模型可通过上下文概率判断“自然语言”更可能是完整词语，从而避免碎片化切分。

分词流程的mermaid流程图
graph TD
    A[原始文本输入] --> B{是否使用自定义词典?}
    B -- 是 --> C[加载用户词典]
    B -- 否 --> D[使用默认词典]
    C --> E[选择分词模式: 精确/快速/全模式]
    D --> E
    E --> F[执行分词算法]
    F --> G{是否启用新词发现?}
    G -- 是 --> H[基于N-gram或语言模型识别新词]
    G -- 否 --> I[输出初步分词结果]
    H --> I
    I --> J[后处理: 合并专有名词、去除单字]
    J --> K[最终分词结果]

该流程图清晰展示了从原始文本到最终分词输出的完整链条，体现了现代分词系统的模块化设计思想。

3.1.2 使用HanLP进行精确模式与快速模式分词

HanLP 是由 hankcs 开发的一款功能强大的中文自然语言处理工具包，支持多种分词模式，涵盖从轻量级到工业级的不同需求。其内部集成了多种分词器，包括 感知机分词器、CRF分词器、BERT分词器 等，用户可根据性能与精度要求灵活选择。

以下是一个使用 HanLP 进行分词的基本代码示例：

from hanlp import HanLP

# 示例文本
text = "自然语言处理是人工智能的重要分支"

# 精确模式分词（默认）
tokens_precise = HanLP.tokenize(text)
print("精确模式:", tokens_precise)

# 快速模式分词（牺牲部分精度换取速度）
tokens_fast = HanLP('fast').tokenize(text)
print("快速模式:", tokens_fast)
输出结果：
精确模式: ['自然语言', '处理', '是', '人工', '智能', '的', '重要', '分支']
快速模式: ['自然', '语言', '处理', '是', '人工', '智能', '的', '重要', '分支']
代码逻辑逐行解析：
  1. from hanlp import HanLP
    → 导入 HanLP 模块，前提是已通过 pip install hanlp 安装成功。

  2. text = "..."
    → 定义待处理的中文字符串，作为分词输入源。

  3. tokens_precise = HanLP.tokenize(text)
    → 调用默认分词器（通常是 CRF 或感知机），采用“精确模式”进行切分。该模式注重准确性，适合对质量要求高的任务。

  4. tokens_fast = HanLP('fast').tokenize(text)
    → 显式指定使用“快速模式”。此模式通常基于词典的最大匹配算法，跳过复杂的上下文建模，提升处理速度，适用于实时性要求高的场景。

  5. print(...)
    → 打印分词结果，便于调试与验证。

参数说明：
  • HanLP.tokenize() 支持多个可选参数：
  • mode : 可设为 'default' , 'fast' , 'accurate' , 'custom' 等。
  • return_word_tag : 是否返回词性标签（布尔值）。
  • context : 提供上下文以增强消歧能力（适用于长文档）。

值得注意的是，精确模式能更好地识别复合词（如“自然语言”作为一个整体），而快速模式倾向于将其拆解为单字组合，反映出二者在语义敏感度上的本质区别。

3.1.3 自定义词典加载与新词发现策略

在特定领域（如金融、医疗、法律）中，通用分词器往往无法识别专业术语。例如，“心肌梗死”在通用语料中出现频率低，容易被错误切分为“心 / 肌 / 梗 / 死”。为此，HanLP 提供了便捷的自定义词典接口，允许开发者动态注入领域词汇。

加载自定义词典示例：
# 创建自定义词典文件 custom_dict.txt
# 内容如下：
# 心肌梗死 nz
# 冠状动脉搭桥术 nz
# AI助手 n

import hanlp

# 获取默认分词器
tokenizer = hanlp.load('CTB6_CONVSEG')

# 加载自定义词典
tokenizer.dict_combine = 'custom_dict.txt'

# 测试分词效果
text = "患者患有心肌梗死并接受了冠状动脉搭桥术"
result = tokenizer(text)
print(result)
输出：
['患者', '患有', '心肌梗死', '并', '接受', '了', '冠状动脉搭桥术']
代码解释：
  • hanlp.load('CTB6_CONVSEG') ：加载基于 CTB（Chinese Treebank）语料训练的分词模型。
  • dict_combine 属性用于指定外部词典路径，格式为每行一个词条，格式为 词语 词性 权重（可选） 。
  • 新增词条会被优先匹配，有效抑制错误切分。
新词发现机制：

除了手动添加词典外，HanLP 还支持基于 N-gram统计 + 互信息（MI）与左右熵（Left/Right Entropy） 的自动新词发现功能。该机制扫描文本流，识别频繁共现且边界清晰的字符序列，推测其为潜在新词。

from hanlp.utils.text_util import detect_new_words

corpus = [
    "深度学习模型在图像识别中表现优异",
    "Transformer架构推动NLP发展",
    "AI助手帮助用户完成日常任务"
]

# 检测新词
new_words = detect_new_words(corpus, min_freq=2, min_mi=0.5, lower=True)
print("发现的新词:", new_words)
输出示例：
发现的新词: {'ai助手': 3, 'transformer架构': 1}

该功能特别适用于构建垂直领域的术语库，减少人工标注负担。

3.2 停用词过滤与噪声清除

在完成分词之后，下一步是对词语集合进行筛选与净化，去除无实际语义贡献的成分，即所谓的“噪音”。这主要包括 停用词（Stop Words） 、 标点符号 、 HTML/XML标签 、 URL链接 等。有效的噪声清除不仅能缩小特征空间，还能提升下游任务的稳定性和可解释性。

3.2.1 常见中文停用词表的选择与扩展

停用词是指在信息检索和文本分析中被认为不具备区分能力的高频虚词。中文常见的停用词包括：

  • 结构助词：的、地、得
  • 连词：和、或、但是
  • 介词：在、于、关于
  • 语气词：啊、呢、吧
  • 代词：它、他们、这个

业界常用的中文停用词表有：
- 哈工大停用词表（Hit_stopwords.txt）
- 中科院停用词表（Baidu_stopwords.txt）
- 四川大学开源停用词表

推荐做法是综合多个来源构建混合停用词表，并根据具体任务进行裁剪。例如，在情感分析中，“很”、“非常”虽属副词，但具有强度修饰意义，应保留；而在主题建模中，则可视为冗余项予以删除。

构建自定义停用词集合：
def load_stopwords(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        stopwords = set(line.strip() for line in f if line.strip())
    return stopwords

# 加载多个停用词文件并合并
stopwords1 = load_stopwords('hit_stopwords.txt')
stopwords2 = load_stopwords('baidu_stopwords.txt')
custom_extras = {'嗯', '呃', '啦', '嘛'}

STOPWORDS = stopwords1 | stopwords2 | custom_extras

该函数读取文本格式的停用词文件，去除首尾空白，合并成集合类型以便 O(1) 时间查找。

3.2.2 特殊符号、标点及HTML标签清洗方法

网络文本常夹杂大量非文本元素，需借助正则表达式进行清理。

清洗示例代码：
import re

def clean_text(raw_text):
    # 去除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', raw_text)
    # 去除URL
    text = re.sub(r'https?://[^\s]+', '', text)
    # 去除邮箱
    text = re.sub(r'\S+@\S+', '', text)
    # 去除连续空白符
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    # 去除标点符号（保留中文字符和字母数字）
    text = re.sub(r'[^\w\s\u4e00-\u9fff]', '', text)
    return text.strip()

# 测试
dirty_text = """
<p>人工智能是未来的方向！访问官网：<a href="https://example.com">点击这里</a>。</p>
联系邮箱：admin@example.com
cleaned = clean_text(dirty_text)
print(cleaned)
输出：
人工智能是未来的方向 访问官网 点击这里 联系邮箱
正则表达式详解：
表达式 含义
<[^>]+> 匹配HTML标签（以<开头，>结尾）
https?://[^\s]+ 匹配http(s)协议的URL
\S+@\S+ 匹配邮箱地址（非空字符@非空字符）
[^\w\s\u4e00-\u9fff] 排除非字母数字、空格及中文字符（Unicode范围）

此清洗流程可集成到预处理管道中，确保输入文本的纯净性。

3.2.3 正则表达式在文本净化中的高级应用

正则表达式不仅是基础工具，还可用于复杂模式提取。例如，识别电话号码、身份证号、股票代码等结构化信息。

PATTERNS = {
    'phone': r'1[3-9]\d{9}',                    # 手机号
    'id_card': r'\d{17}[\dXx]',                 # 身份证
    'stock_code': r'[SH|SZ]\d{6}'               # 股票代码
}

def extract_structured_info(text):
    results = {}
    for key, pattern in PATTERNS.items():
        matches = re.findall(pattern, text)
        if matches:
            results[key] = matches
    return results

sample = "联系方式：13812345678，身份证31010119900307XXXX，持有SZ002594"
info = extract_structured_info(sample)
print(info)
输出：
{
  "phone": ["13812345678"],
  "id_card": ["31010119900307XXXX"],
  "stock_code": ["SZ002594"]
}

此类结构化抽取可用于构建知识图谱或风控系统，体现正则的强大表达力。

3.3 词干提取与词形还原的中文适配

3.3.1 英文词干处理算法（Porter、Snowball）局限性分析

在英文NLP中， 词干提取（Stemming） 和 词形还原（Lemmatization） 是常见手段。前者通过删除前缀/后缀得到词根（如 running → run），代表算法有 Porter Stemmer 和 Snowball Stemmer；后者则依赖词性与形态学规则还原为原型（lemma），更为精确。

然而，这些方法严重依赖屈折变化丰富的印欧语系特征，而 汉语属于孤立语，缺乏形态变化 ，不存在“动词变位”或“名词复数”等形式，因此无法直接套用 stemming 技术。

更重要的是，Porter 算法基于英语拼写规则设计，对中文完全无效。试图将“跑步”、“跑过”、“跑者”统一为“跑”的操作，本质上不是词干提取，而是 语义归一化 ，需另寻解决方案。

3.3.2 汉语词汇归一化：简繁转换与同义词合并

尽管中文无形态变化，但仍可通过以下方式实现“等效表达”的统一：

（1）简繁转换

对于跨地区应用场景（如大陆与港澳台），需将文本统一为单一字形标准。

from opencc import OpenCC

cc = OpenCC('s2t')  # 简体转繁体
traditional = cc.convert("自然语言处理非常有趣")
print(traditional)  # 自然語言處理非常有趣

cc = OpenCC('t2s')  # 繁体转简体
simplified = cc.convert("機器學習是AI的核心")
print(simplified)  # 机器学习是AI的核心

OpenCC 是开源的高质量简繁转换工具，支持多种配置方案（如台湾正体、香港异体）。

（2）同义词合并

建立同义词词林或自定义映射表，将语义相近词归并为统一标识。

synonym_map = {
    "电脑": "计算机",
    "笔记本": "笔记本电脑",
    "手机": "移动电话",
    "人工智能": "AI"
}

def normalize_words(tokens):
    return [synonym_map.get(t, t) for t in tokens]

words = ["我用电脑写程序", "手机信号不好"]
normalized = [normalize_words(HanLP.tokenize(w)) for w in words]
print(normalized)

输出：

[['我', '用', '计算机', '写', '程序'], ['移动电话', '信号', '不好']]

此方法可大幅降低词汇表规模，增强模型泛化能力。

3.3.3 利用HanLP实现词语标准化输出

HanLP 提供了内置的标准化接口，支持自动处理一些常见变体：

from hanlp.common.transform import NormalizeUnicode, StripWhiteSpace

transforms = [
    NormalizeUnicode(),      # 统一全角/半角、unicode标准化
    StripWhiteSpace()        # 去除多余空白
]

text = "ＨａｎＬＰ　是　好　用　的　工　具"
for transform in transforms:
    text = transform.transform_single(text)
print(text)  # HanLP是好用的工具

此外，HanLP 的词性标注模块也能辅助归一化决策。例如，通过识别“播放”（动词）与“播放量”（名词）的不同词性，可在特征提取阶段分别处理，避免误合并。

综上所述，中文虽无传统意义上的词干提取，但通过 简繁统一、同义替换、Unicode标准化 等多种手段，完全可以实现等效的词汇归一化目标，为后续建模提供高质量输入。

4. 词汇表构建与TF-IDF文本表示方法

在自然语言处理任务中，原始文本数据本质上是非结构化的字符序列，无法被机器学习模型直接理解。因此，如何将这些文字信息转化为计算机可处理的数值形式，是NLP建模的第一步关键环节。词汇表（Vocabulary）作为连接文本语义与数学空间的桥梁，承担着将离散语言符号映射为连续或稀疏向量的基础职责。而在此基础上发展出的TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）方法，则进一步引入了词的重要性权重机制，使得模型不仅“看见”词语是否存在，还能感知其在文档集合中的区分能力。

本章系统探讨从原始语料到结构化向量表示的技术路径，重点聚焦于 词汇表的构建逻辑、动态维护策略 以及 基于统计的加权向量化方法——TF-IDF的设计原理与工程实现 。通过结合Python生态工具（如 collections.Counter 、 scikit-learn ）与HanLP中文处理能力，展示一套完整且可扩展的文本特征提取流程，并以新闻标题关键词抽取为例进行实战演练，揭示该技术在信息检索、文本分类和自动摘要等场景中的核心价值。

4.1 词汇表的构建与维护

词汇表是所有后续文本向量化操作的前提，它定义了一个有限的词集合，每个词对应唯一的整数索引。良好的词汇表设计不仅能提升模型效率，还能有效控制噪声干扰，增强泛化能力。尤其在中文环境下，由于缺乏天然分词边界，词汇表的质量更依赖于前期分词质量与后期统计过滤策略的协同优化。

4.1.1 从原始文本到词汇索引的映射流程

构建词汇表的过程本质上是从大量文本中提取唯一词汇项并建立双向映射关系（词→索引、索引→词）。这一过程通常包括以下几个步骤：

  1. 文本预处理 ：使用HanLP完成中文分词；
  2. 词项提取 ：遍历所有文档，收集所有出现的词语；
  3. 去重与排序 ：根据词频或其他标准对词汇排序；
  4. 建立映射字典 ：创建两个字典： word_to_idx 和 idx_to_word ；
  5. 保留特殊标记 ：如 <UNK> （未知词）、 <PAD> （填充符）用于深度学习场景。

下面是一个完整的代码示例，演示如何基于HanLP分词结果生成词汇表：

import hanlp
from collections import Counter
import json

# 加载HanLP中文分词器
tokenizer = hanlp.load(hanlp.pretrained.tok.FINE_GRNN_WORD_ZH)

def build_vocabulary(documents, min_freq=2):
    all_words = []
    for doc in documents:
        words = tokenizer(doc)  # 使用HanLP分词
        all_words.extend(words)
    # 统计词频
    word_counts = Counter(all_words)
    # 过滤低频词
    vocab_list = [word for word, freq in word_counts.items() if freq >= min_freq]
    # 添加特殊标记
    special_tokens = ['<PAD>', '<UNK>']
    vocab_list = special_tokens + sorted(vocab_list)
    # 建立映射
    word_to_idx = {word: idx for idx, word in enumerate(vocab_list)}
    idx_to_word = {idx: word for idx, word in enumerate(vocab_list)}
    return word_to_idx, idx_to_word, word_counts

# 示例语料
corpus = [
    "自然语言处理是人工智能的重要分支",
    "深度学习推动了NLP技术的发展",
    "Transformer架构改变了机器翻译的方式",
    "BERT模型在多项任务上表现优异"
]

# 构建词汇表
word_to_idx, idx_to_word, counts = build_vocabulary(corpus, min_freq=1)

print("词汇总数:", len(word_to_idx))
print(json.dumps(word_to_idx, ensure_ascii=False, indent=2))
代码逻辑逐行解读分析：
行号 说明
hanlp.load(...) 加载预训练的细粒度中文分词模型，支持新词发现与高精度切分。
tokenizer(doc) 对单个文档执行分词，返回词语列表。
Counter(all_words) 统计每个词在整个语料库中出现的次数，是后续剪枝依据。
[word for ... if freq >= min_freq] 实现低频词过滤，避免词汇表膨胀。
special_tokens 预留特殊token，确保模型能处理未登录词与变长输入。
sorted(vocab_list) 按字母顺序排列，保证每次运行结果一致（可选）。

此流程形成了一个标准化的数据准备模块，适用于大多数NLP任务前端。

4.1.2 词频统计与低频词剪枝策略

词频统计不仅是词汇表构建的核心，也是评估语言分布规律的重要手段。然而，在真实场景中，语料往往呈现“长尾分布”——少数高频词占据主导地位，大量低频词仅出现一两次。这类低频词多为拼写错误、专有名词或噪音，若全部保留在词汇表中，会导致维度灾难并降低模型鲁棒性。

常见的剪枝策略包括：

策略 描述 适用场景
固定频率阈值 只保留出现次数 ≥ k 的词 通用性强，易于实现
截断最高频词 移除停用词外的极高频词（如“的”、“是”） 提升语义区分力
限制总词汇量 按词频排序后截取前 N 个词 内存敏感型任务
子采样（Subsampling） 在训练时随机丢弃高频词 Word2Vec等模型常用

以下为一种改进版剪枝函数，结合频率阈值与最大容量限制：

def prune_vocabulary(word_counts, max_size=10000, min_freq=2, remove_top_k=0):
    # 排除最高频的前k个词（可能为停用词）
    most_common = word_counts.most_common()[remove_top_k:]
    # 过滤低频词
    filtered = [item for item in most_common if item[1] >= min_freq]
    # 控制最大大小
    final_vocab = filtered[:max_size]
    word_to_idx = {'<PAD>': 0, '<UNK>': 1}
    idx_to_word = {0: '<PAD>', 1: '<UNK>'}
    for i, (word, _) in enumerate(final_vocab, start=2):
        word_to_idx[word] = i
        idx_to_word[i] = word
    return word_to_idx, idx_to_word
参数说明：
  • max_size : 最大词汇数量，防止维度过高；
  • min_freq : 最小出现频率，剔除罕见词；
  • remove_top_k : 忽略最频繁的k个词，缓解停用词影响。

该策略特别适合处理大规模中文新闻语料，在保持覆盖率的同时显著压缩特征空间。

4.1.3 动态词汇表更新机制设计

在流式数据或持续学习场景中，静态词汇表难以适应新词涌现（如网络热词：“内卷”、“破防”）。为此需设计支持增量更新的动态词汇表结构。

我们可通过封装类来实现动态管理：

class DynamicVocabulary:
    def __init__(self, min_freq=2, max_size=5000):
        self.word_to_idx = {'<PAD>': 0, '<UNK>': 1}
        self.idx_to_word = {0: '<PAD>', 1: '<UNK>'}
        self.word_counts = Counter()
        self.min_freq = min_freq
        self.max_size = max_size
        self.is_built = False

    def add_document(self, words):
        if self.is_built:
            raise RuntimeError("词汇表已固化，不可再添加文本")
        self.word_counts.update(words)

    def build(self):
        # 按频率筛选
        valid_words = [w for w, c in self.word_counts.items() if c >= self.min_freq]
        valid_words = sorted(valid_words, key=lambda x: -self.word_counts[x])
        valid_words = valid_words[:self.max_size - 2]  # 保留位置给特殊标记

        for idx, word in enumerate(valid_words, start=2):
            self.word_to_idx[word] = idx
            self.idx_to_word[idx] = word
        self.is_built = True

    def get_index(self, word):
        return self.word_to_idx.get(word, 1)  # 默认返回 <UNK>

    def extend_from_stream(self, stream_of_docs, tokenizer):
        for doc in stream_of_docs:
            words = tokenizer(doc)
            self.add_document(words)
使用示例：
vocab = DynamicVocabulary(min_freq=1, max_size=20)
for doc in corpus:
    words = tokenizer(doc)
    vocab.add_document(words)
vocab.build()

print("最终词汇表大小:", len(vocab.word_to_idx))

该设计支持在线学习模式，可用于舆情监控、社交媒体分析等实时系统。

流程图：动态词汇表构建流程
graph TD
    A[开始] --> B[初始化空计数器]
    B --> C{是否有新文档输入?}
    C -- 是 --> D[使用HanLP分词]
    D --> E[更新词频统计]
    E --> C
    C -- 否 --> F[按频率排序并剪枝]
    F --> G[生成word_to_idx/idx_to_word]
    G --> H[结束]

此机制体现了现代NLP系统对灵活性与可扩展性的双重追求。

4.2 向量化表示基础

一旦建立了稳定的词汇表，下一步便是将文本转换为数值向量，以便输入机器学习模型。最基础的方法是一次性编码（One-Hot）与词袋模型（Bag-of-Words），它们虽简单但蕴含了向量化思维的核心思想。

4.2.1 One-Hot编码的原理与缺陷

One-Hot编码是最直观的向量化方式：对于词汇表大小为 $ V $ 的情况，每个词表示为一个长度为 $ V $ 的二进制向量，其中仅对应位置为1，其余为0。

例如，若词汇表为：

["<PAD>", "<UNK>", "自然", "语言", "处理"]

则“语言”的One-Hot向量为：

[0, 0, 0, 1, 0]

尽管实现简单，One-Hot存在严重问题：

缺陷 说明
高维稀疏 向量维度等于词汇表大小，常达数万甚至百万
无语义信息 所有词之间距离相等，无法表达相似性
不支持组合 无法表示短语或多词结构

尽管如此，One-Hot仍是理解后续嵌入表示（如Word2Vec、BERT）的起点。

4.2.2 词袋模型（Bag-of-Words）的实现步骤

词袋模型（BoW）是对One-Hot的扩展，它不再关注单个词的位置，而是统计整个文档中各词的出现次数，形成一个固定长度的向量。

其实现可分为三步：

  1. 分词并清洗文本；
  2. 利用词汇表确定维度；
  3. 遍历文档，累加词频。
def document_to_bow(document, word_to_idx):
    vector = [0] * len(word_to_idx)
    words = tokenizer(document)
    for word in words:
        idx = word_to_idx.get(word, 1)  # 未知词指向<UNK>
        vector[idx] += 1
    return vector

# 应用示例
bow_vec = document_to_bow("自然语言处理很重要", word_to_idx)
print(bow_vec)

输出示例（假设“自然”=2，“语言”=3，“处理”=4）：

[0, 0, 1, 1, 1, ...]  # 其余为0

该向量可直接用于朴素贝叶斯、SVM等传统分类器。

4.2.3 文档-词项矩阵的稀疏存储优化

当处理成千上万文档时，文档-词项矩阵（Document-Term Matrix, DTM）会变得极其庞大且高度稀疏（>99%为零）。此时应采用稀疏矩阵格式存储。

Python中推荐使用 scipy.sparse 模块：

from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np

def build_dtm(documents, word_to_idx):
    rows, cols, data = [], [], []
    for doc_idx, doc in enumerate(documents):
        words = tokenizer(doc)
        bow = {}
        for word in words:
            idx = word_to_idx.get(word, 1)
            bow[idx] = bow.get(idx, 0) + 1
        for word_idx, count in bow.items():
            rows.append(doc_idx)
            cols.append(word_idx)
            data.append(count)
    num_docs = len(documents)
    vocab_size = len(word_to_idx)
    dtm = csr_matrix((data, (rows, cols)), shape=(num_docs, vocab_size))
    return dtm

# 构建DTM
dtm = build_dtm(corpus, word_to_idx)
print("DTM形状:", dtm.shape)
print("非零元素比例:", dtm.nnz / np.prod(dtm.shape))
输出解释：
  • csr_matrix ：压缩稀疏行格式，适合按行访问（如迭代文档）；
  • nnz ：非零元素数，反映实际信息密度；
  • 节省内存可达数十倍以上，尤其利于大规模语料处理。
存储方式 内存占用 查询效率 适用场景
密集数组 高 高 小规模实验
CSR稀疏矩阵 低 中 大规模文本挖掘
字典列表 中 低 动态更新需求

综上，合理选择存储结构是高效实现文本向量化的必要条件。

4.3 TF-IDF权重计算与语义增强

词袋模型仅记录词频，忽略了词语的信息价值差异。例如，“的”在几乎所有文档中都频繁出现，却不具备区分能力；而“量子计算”可能只出现在少数科技文章中，却极具代表性。TF-IDF正是为了衡量这种“区分力”而提出的加权方案。

4.3.1 TF、IDF数学公式解析与代码实现

TF-IDF由两部分组成：

  • 词频（Term Frequency, TF） ：衡量词在当前文档中的重要性
    $$
    \text{TF}(t,d) = \frac{\text{词}t\text{在文档}d\text{中出现的次数}}{\text{文档}d\text{的总词数}}
    $$

  • 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF） ：衡量词在整个语料中的稀缺性
    $$
    \text{IDF}(t) = \log \left( \frac{N}{|{d \in D : t \in d}|} \right)
    $$
    其中 $ N $ 是文档总数，分母是包含词 $ t $ 的文档数。

最终得分：
\text{TF-IDF}(t,d) = \text{TF}(t,d) \times \text{IDF}(t)

以下是手动实现版本：

import math
from collections import defaultdict

def compute_tfidf(documents, word_to_idx):
    N = len(documents)
    dtm_tf = np.zeros((N, len(word_to_idx)))
    idf_vector = np.zeros(len(word_to_idx))
    # 计算TF
    for doc_idx, doc in enumerate(documents):
        words = tokenizer(doc)
        word_freq = Counter(words)
        total_words = len(words)
        for word, count in word_freq.items():
            if word in word_to_idx:
                dtm_tf[doc_idx][word_to_idx[word]] = count / total_words
    # 计算IDF
    for word, idx in word_to_idx.items():
        if word in ['<PAD>', '<UNK>']:
            continue
        containing_docs = sum(1 for doc in documents if word in doc)
        idf_vector[idx] = math.log(N / (containing_docs + 1e-8))  # 平滑
    # 合成TF-IDF
    tfidf_matrix = dtm_tf * idf_vector
    return tfidf_matrix

tfidf_mat = compute_tfidf(corpus, word_to_idx)
print(tfidf_mat)
关键点说明：
  • log(N / df) 中加入小常数防止除零；
  • IDF值越大，说明该词越稀有、越具判别力；
  • 最终矩阵每行代表一个文档的加权向量。

4.3.2 使用scikit-learn与HanLP协同生成TF-IDF向量

虽然手写有助于理解原理，但在生产环境中推荐使用 sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer ，其性能更优且接口统一。

但由于 TfidfVectorizer 默认使用英文分词，需配合HanLP定制分词器：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

class HanLPTokenizer:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = hanlp.load(hanlp.pretrained.tok.FINE_GRNN_WORD_ZH)
    def __call__(self, text):
        return self.tokenizer(text)

# 自定义向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=HanLPTokenizer(), 
                            lowercase=False,
                            max_features=1000,
                            stop_words=None)  # 可传入中文停用词表

X_tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)
print("TF-IDF矩阵形状:", X_tfidf.shape)
print("特征名称（词语）:", vectorizer.get_feature_names_out()[:10])

该方法无缝集成于机器学习流水线，支持 fit_transform 、 transform 等标准API。

4.3.3 关键词提取实战：新闻标题关键信息抽取

利用TF-IDF得分最高的词作为关键词是一种经典做法。以下实现针对单个文档提取Top-K关键词：

def extract_keywords_tfidf(title, vectorizer, top_k=5):
    tfidf_matrix = vectorizer.transform([title])
    feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
    scores = tfidf_matrix.toarray()[0]
    # 按得分排序
    ranked = sorted(zip(feature_names, scores), key=lambda x: -x[1])
    return ranked[:top_k]

# 示例
title = "人工智能正在改变我们的生活方式"
keywords = extract_keywords_tfidf(title, vectorizer, top_k=3)
print("关键词提取结果:", keywords)
输出示例：
[('人工智能', 0.87), ('改变', 0.32), ('生活', 0.29)]

这表明“人工智能”最具代表性，符合人类直觉判断。

应用场景对比表：
方法 准确率 实时性 是否需要标注数据
TF-IDF关键词提取 中 高 否
TextRank算法 高 中 否
BERT+注意力机制 高 低 否/少量微调
监督学习模型 很高 高 是

TF-IDF以其简洁高效，仍广泛应用于搜索引擎预处理、推荐系统标签生成等领域。

流程图：TF-IDF关键词提取全流程
graph LR
    A[原始文本] --> B[HanLP分词]
    B --> C[构建文档-词项矩阵]
    C --> D[计算TF与IDF]
    D --> E[生成TF-IDF矩阵]
    E --> F[按列排序取Top-K]
    F --> G[输出关键词列表]

整个过程无需训练，完全基于统计特性，具备良好可解释性。

5. 词性标注（POS Tagging）实现与命名实体识别（NER）原理与实战

在自然语言处理的工程实践中，词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS）与命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是文本结构化分析的核心环节。二者共同构成了从原始文本向语义理解过渡的关键桥梁。词性标注为每个词语赋予语法角色标签，如名词、动词、形容词等，是句法分析和依存关系建模的基础；而命名实体识别则聚焦于从非结构化文本中抽取出具有特定意义的实体对象，如人名、地名、组织机构、时间表达式等，广泛应用于信息抽取、知识图谱构建、智能问答系统等领域。

随着中文NLP技术的发展，传统基于规则的方法已难以应对复杂多变的语言现象，深度学习与预训练模型的引入极大提升了标注精度与泛化能力。HanLP作为国内领先的开源自然语言处理工具库，集成了多种先进的POS与NER算法，并提供了简洁高效的API接口，使得开发者能够在无需深入理解底层模型的前提下快速完成高质量的文本分析任务。本章将系统阐述POS与NER的技术路径，结合HanLP框架进行代码级实战演示，并深入剖析其内部机制与评估方法，帮助读者掌握从理论到落地的完整闭环流程。

5.1 词性标注的技术路径

词性标注的本质是一个序列标注问题，即给定一个由词语组成的输入序列，输出对应每个词的语法类别标签。该任务看似简单，实则面临诸多挑战：汉语缺乏明显的形态变化，词汇边界模糊，且同一词语在不同上下文中可能具有不同的词性（如“研究”可以是名词也可以是动词）。因此，有效的POS标注系统必须具备强大的上下文感知能力和歧义消解机制。

当前主流的词性标注方法主要分为三类：基于规则的方法、基于统计的方法以及基于神经网络的方法。其中，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）作为一种经典的统计建模手段，在早期中文分词与词性标注系统中发挥了重要作用。尽管近年来已被更强大的深度学习模型所取代，但HMM仍因其逻辑清晰、易于解释而被广泛用于教学与轻量级应用中。

5.1.1 基于隐马尔可夫模型（HMM）的POS标注原理

隐马尔可夫模型是一种生成式概率图模型，适用于处理带有隐藏状态的时间序列数据。在词性标注任务中，观测序列是已知的词语序列 $ O = o_1, o_2, …, o_T $，而隐藏状态序列则是未知的词性标签序列 $ S = s_1, s_2, …, s_T $。HMM假设每一个观测值仅依赖于当前的状态（发射概率），而状态之间的转移遵循一阶马尔可夫性质。

HMM包含以下五个核心要素：

  • 初始状态概率分布 $ \pi(i) = P(s_1 = i) $
  • 状态转移矩阵 $ A_{ij} = P(s_t = j | s_{t-1} = i) $
  • 发射概率矩阵 $ B_{ik} = P(o_t = k | s_t = i) $
  • 观测序列 $ O $
  • 隐藏状态序列 $ S $

目标是通过前向-后向算法或维特比（Viterbi）解码算法，寻找最可能的隐藏状态序列：
\hat{S} = \arg\max_S P(S|O) = \arg\max_S P(O|S)P(S)

下图展示了HMM在POS标注中的典型结构：

graph LR
    subgraph Hidden States (POS Tags)
        S1[S₁: 名词] --> S2[S₂: 动词]
        S2 --> S3[S₃: 形容词]
    end

    subgraph Observations (Words)
        W1[W₁: 学生] --> S1
        W2[W₂: 学习] --> S2
        W3[W₃: 认真] --> S3
    end

    style S1 fill:#f9f,stroke:#333;
    style S2 fill:#f9f,stroke:#333;
    style S3 fill:#f9f,stroke:#333;
    style W1 fill:#bbf,stroke:#333,color:#fff;
    style W2 fill:#bbf,stroke:#333,color:#fff;
    style W3 fill:#bbf,stroke:#333,color:#fff;

    caption "HMM用于词性标注的结构示意图"

该模型的优点在于其数学形式严谨，参数可通过最大似然估计从标注语料中学习得到。然而，它对上下文特征的捕捉能力有限，难以处理长距离依赖问题，且对未登录词（OOV）的处理效果较差。为此，现代系统多采用CRF或神经网络替代HMM。

下面是一个简化的HMM词性标注Python实现片段，使用 hmmlearn 库进行训练与预测：

from hmmlearn import hmm
import numpy as np

# 模拟训练数据：词语索引与对应词性索引
word_to_idx = {'学生': 0, '学习': 1, '认真': 2, '工作': 3}
pos_to_idx = {'名词': 0, '动词': 1, '形容词': 2}

X = np.array([[0], [1], [2]])  # 观测序列：[学生, 学习, 认真]
lengths = [3]

y = np.array([0, 1, 2])  # 标签序列：[名词, 动词, 形容词]

# 构建HMM模型
model = hmm.CategoricalHMM(n_components=3, random_state=42)
model.fit(X, lengths)

# 预测最优状态序列
logprob, pos_seq = model.decode(X, algorithm="viterbi")

print("预测词性序列:", [list(pos_to_idx.keys())[i] for i in pos_seq])

代码逻辑逐行解读：

  1. from hmmlearn import hmm ：导入HMM专用库。
  2. 定义词汇表与词性表的映射字典，便于将文本转换为数值索引。
  3. X = np.array([[0], [1], [2]]) ：将观测序列转化为二维数组格式，符合 hmmlearn 输入要求。
  4. lengths = [3] ：指明单条序列长度，用于批量训练。
  5. model = hmm.CategoricalHMM(...) ：初始化离散型HMM模型，设置隐藏状态数为3（对应三种词性）。
  6. model.fit(X, lengths) ：使用EM算法估计初始概率、转移概率和发射概率。
  7. model.decode(...) ：调用维特比算法求解最优隐藏路径。
  8. 最终输出预测的词性序列。

参数说明：
- n_components : 隐藏状态数量，需根据实际词性种类设定。
- algorithm="viterbi" : 使用维特比算法进行解码，确保全局最优。
- random_state : 固定随机种子以保证结果可复现。

虽然此示例仅为示意，但在真实场景中，HMM通常需配合大规模人工标注语料（如CTB、PKU语料库）进行训练，且常与其他特征工程结合使用。

5.1.2 使用HanLP进行中文词性标注实践

相较于手动实现HMM，使用成熟的NLP工具库能显著提升开发效率与准确性。HanLP v2.x 提供了开箱即用的中文词性标注功能，支持细粒度与粗粒度两种标签体系，并内置了基于Bi-LSTM-CRF的深度学习模型。

首先安装并初始化HanLP：

pip install hanlp

然后执行如下代码进行词性标注：

import hanlp

# 加载预训练的POS标注模型
tagger = hanlp.load(hanlp.pretrained.pos.CTB9_POS_RNN_FAST_TEXT_ZH)

# 输入句子
text = "北京大学的学生正在认真学习人工智能课程。"

# 分词 + 词性标注
words_with_pos = tagger(text)

print(words_with_pos)

输出示例：

[['北京', 'ns'], ['大学', 'n'], ['的', 'u'], ['学生', 'n'], ['正在', 'd'], ['认真', 'd'], ['学习', 'v'], ['人工智能', 'n'], ['课程', 'n'], ['。', 'w']]

代码逻辑解析：

  1. hanlp.load(...) : 自动下载并加载指定预训练模型。此处使用的是在CTB9语料上训练的RNN+FastText模型。
  2. CTB9_POS_RNN_FAST_TEXT_ZH : 表示该模型基于宾州树库第9版（Chinese Treebank 9）进行训练，采用循环神经网络架构，字符级FastText嵌入增强OOV处理能力。
  3. tagger(text) : 接收字符串输入，自动完成分词与词性标注联合推理。
  4. 返回结果为列表形式，每个元素是 [词语, 词性标签] 的二元组。

HanLP支持多种POS模型，以下是常见选项对比：

模型名称 类型 准确率（~） 特点
CTB9_POS_RNN_FAST_TEXT_ZH RNN+CRF 96.2% 轻量快速，适合一般用途
CTB9_POS_BERT_BASE_ZH BERT微调 98.1% 高精度，但资源消耗大
PKU_POS_FFT_CWS FastText+CRF 95.8% 北大语料训练，兼容性强

可通过切换模型名称轻松更换底层引擎。

此外，HanLP还允许用户自定义输出格式，例如生成DataFrame便于后续分析：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(words_with_pos, columns=["Word", "POS"])
print(df)

输出表格如下：

Word POS
北京 ns
大学 n
的 u
学生 n
正在 d
认真 d
学习 v
人工智能 n
课程 n
。 w

提示 ： ns 表示地名， n 为普通名词， v 为动词， d 为副词， u 为助词， w 为标点符号——这是CTB标准的一部分。

5.1.3 标注结果的可视化与评估指标（准确率、召回率）

为了验证词性标注系统的性能，必须建立标准化的评估流程。常用指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-score。对于序列标注任务，通常以“token-level”为单位进行计算。

假设有如下真实标签与预测标签：

true_tags = ['n', 'v', 'd', 'n']
pred_tags = ['n', 'n', 'd', 'n']  # 第二个词错误标注

可使用 sklearn.metrics 进行评估：

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(true_tags, pred_tags))

输出：

              precision    recall  f1-score   support

           d       1.00      1.00      1.00         1
           n       0.67      1.00      0.80         3
           v       0.00      0.00      0.00         1

    accuracy                           0.67         5
   macro avg       0.56      0.67      0.60         5
weighted avg       0.60      0.67      0.63         5

可见动词 v 因完全错标而导致精确率与召回率为0。

另一种有效方式是绘制混淆矩阵热力图，直观展示各类别间的误判情况：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

cm = confusion_matrix(true_tags, pred_tags, labels=['n','v','d'])
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', xticklabels=['n','v','d'], yticklabels=['n','v','d'])
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.title('POS Tagging Confusion Matrix')
plt.show()

（图示：POS标注混淆矩阵热力图）

在生产环境中，建议定期使用保留测试集对模型进行回归测试，并监控关键指标的变化趋势。HanLP本身已在多个公开语料库上报告了基准性能，开发者可参考官方文档获取详细评测数据。

5.2 命名实体识别核心方法

命名实体识别（NER）是从自由文本中识别出具有特定类别的专有名词或短语的过程，典型实体类型包括人物（PER）、地点（LOC）、组织机构（ORG）、时间（TIME）、货币金额（MONEY）等。在中文环境下，由于缺乏空格分隔、构词灵活、缩略语普遍等特点，NER任务更具挑战性。

5.2.1 NER任务定义与常见实体类型（人名、地名、机构名）

NER的任务形式通常表现为：给定一句话，输出其中所有实体及其边界和类别。例如：

输入：“马云在杭州创办了阿里巴巴集团。”

输出：[马云 → PER], [杭州 → LOC], [阿里巴巴集团 → ORG]

HanLP支持多种NER粒度配置，涵盖细粒度（如细分企业、政府、媒体）与通用粒度。

实体分类体系示例如下：

实体类型 缩写 示例
人名 PER 马云、钟南山
地名 LOC 北京、长江
组织机构 ORG 清华大学、腾讯公司
时间 TIME 昨天、2023年
数值 NUM 一百五十、3.14
日期 DATE 2024-05-20

部分高级NER系统还能识别产品名、职务职称、法律条款等特殊类型。

5.2.2 基于条件随机场（CRF）的序列标注模型结构

CRF是一种判别式概率图模型，特别适合解决序列标注问题。与HMM不同，CRF直接建模条件概率 $ P(Y|X) $，能够融合丰富的局部与全局特征（如前后缀、上下文词、词性、字形等），从而显著提升标注质量。

CRF的目标函数为：
P(Y|X) = \frac{1}{Z(X)} \exp\left( \sum_{t=1}^T \sum_{k=1}^K \lambda_k f_k(y_{t-1}, y_t, x, t) \right)
其中 $ f_k $ 是特征函数，$ \lambda_k $ 是权重，$ Z(X) $ 是归一化因子。

训练过程通过梯度下降优化对数似然函数，推断阶段使用维特比算法找出最优标签路径。

CRF的优势在于：
- 支持任意特征组合；
- 允许标签间存在复杂依赖；
- 对长距离上下文敏感。

缺点是训练速度慢，且无法自动提取深层语义特征。

5.2.3 利用HanLP预训练模型完成中文NER抽取

HanLP提供多个高性能NER模型，以下为调用示例：

recognizer = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_BERT_BASE_ZH)
text = "国务院总理李克强昨天视察了上海自贸区。"
ner_results = recognizer(text)
print(ner_results)

输出：

[(['国务院', '总理'], 'ORG'), (['李克强'], 'PER'), (['昨天'], 'TIME'), (['上海', '自贸区'], 'LOC')]

该模型基于BERT微调，在MSRA语料库上训练，能有效识别复合实体（如“上海自贸区”）。

若需批量处理文档，可启用管道模式提升效率：

pipeline = hanlp.pipeline() \
    .append(hanlp.utils.rules.split_sentence, output_key='sentences') \
    .append(tagger, output_key='pos') \
    .append(recognizer, output_key='ner')

doc = "张伟在北京大学获得了博士学位。随后加入华为技术有限公司。"
result = pipeline(doc)
print(result)

输出结构化结果，便于进一步分析。

5.3 实体链接与歧义消解

5.3.1 多义实体上下文判别机制

实体“苹果”可能是水果也可能是公司。歧义消解需结合上下文语义判断。HanLP虽不直接提供消歧模块，但可通过BERT句向量计算相似度辅助决策：

embedder = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH)
vec_apple_fruit = embedder(["我喜欢吃苹果"])[0].mean(axis=0)
vec_apple_company = embedder(["苹果发布了新款iPhone"])[0].mean(axis=0)

from scipy.spatial.distance import cosine
similarity = 1 - cosine(vec_apple_fruit, vec_apple_company)
print(f"语义相似度: {similarity:.3f}")

低相似度表明两句话中“苹果”语义差异大，可用于后续分类。

5.3.2 实体标准化与知识库对齐（如链接至百度百科）

实体链接即将识别出的实体与知识库条目匹配。例如将“北京大学”映射到Wikidata Q12345 或 百度百科URL。

简易实现方式如下：

knowledge_base = {
    "北京大学": "https://baike.baidu.com/item/北京大学",
    "清华大学": "https://baike.baidu.com/item/清华大学"
}

for entity, label in ner_results:
    name = ''.join(entity)
    if name in knowledge_base:
        print(f"{name} [{label}] → {knowledge_base[name]}")

未来可结合EL（Entity Linking）专用模型进一步提升准确率。

6. 深度学习在NLP中的应用与HanLP项目实战流程

6.1 深度神经网络基础模型入门

随着自然语言处理技术的演进，传统基于规则和统计的方法逐渐被深度学习模型所取代。尤其是序列建模任务中，循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），以及近年来兴起的Transformer架构，已成为主流。

6.1.1 RNN与LSTM在序列建模中的优势分析

RNN通过引入隐藏状态 $ h_t $ 实现对时序信息的记忆能力：

h_t = \tanh(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t)

然而标准RNN存在梯度消失问题，难以捕捉长距离依赖。LSTM通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）有效缓解该问题：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim=128, hidden_dim=256, num_classes=2):
        super(LSTMClassifier, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, num_classes)  # 双向LSTM输出翻倍

    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)  # [batch_size, seq_len, embed_dim]
        lstm_out, (hidden, _) = self.lstm(embedded)  # lstm_out: [batch, seq, 2*hidden]
        logits = self.fc(lstm_out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步
        return logits

# 参数说明：
# - vocab_size: 词汇表大小
# - embed_dim: 词嵌入维度
# - hidden_dim: LSTM隐藏层维度
# - num_classes: 分类类别数（如情感正/负）

执行逻辑说明 ：该模型先将输入文本转换为词向量，经双向LSTM编码后取最终时刻隐藏状态送入全连接层进行分类。适用于短文本情感分析等任务。

6.1.2 BERT模型架构详解与预训练机制

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）采用多层Transformer编码器结构，核心创新在于：

  • 双向上下文建模 ：通过Masked Language Model（MLM）任务学习前后文语义。
  • 下一句预测 （NSP）：判断两句话是否连续，增强句子关系理解。

其输入表示由三部分组成：
\text{Input Embedding} = E_{\text{token}} + E_{\text{segment}} + E_{\text{position}}

其中 [CLS] 标记用于分类任务， [SEP] 分隔句子。

6.1.3 使用HanLP调用BERT进行文本编码

HanLP封装了Hugging Face Transformers接口，简化BERT调用流程：

import hanlp

# 加载中文BERT-base模型
tokenizer = hanlp.load('zh-bert-base')
model = hanlp.load('zh-bert-base', output='embedding')

texts = ["今天天气真好", "我喜欢自然语言处理"]
embeddings = model(texts)

print(embeddings.shape)  # 输出: [2, max_length, 768]
文本 Token数量 向量维度 用途
今天天气真好 6 768 句子相似度计算
我喜欢自然语言处理 9 768 聚类或分类特征
人工智能发展迅速 7 768 信息检索
深度学习改变世界 6 768 语义匹配
NLP技术广泛应用 6 768 知识图谱构建
预训练模型提升性能 7 768 下游任务微调
HanLP集成便捷高效 7 768 工程部署
Transformer优于RNN 7 768 模型对比实验
多任务联合训练趋势 7 768 迁移学习研究
中文分词精度提高 6 768 基础模块优化

注：上述向量可直接用于KNN、SVM、聚类等下游任务。

graph TD
    A[原始文本] --> B{HanLP tokenizer}
    B --> C[WordPiece切分]
    C --> D[BERT Embedding Layer]
    D --> E[Transformer Encoder ×12]
    E --> F[[CLS]向量输出]
    F --> G[分类头/Similarity计算]

该流程展示了从原始中文文本到语义向量的完整编码路径，体现了HanLP对深度模型的高度集成性。

6.2 综合项目实战：舆情情感分析系统构建

6.2.1 数据采集与清洗 pipeline 设计

构建舆情系统需自动化获取社交媒体评论数据，并设计标准化清洗流程：

import re
import pandas as pd
from hanlp import load

def clean_text(text):
    text = re.sub(r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\\(\\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+', '', text)  # 去除URL
    text = re.sub(r'[@#]\w+', '', text)  # 去除@提及和#话题
    text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]', '', text)  # 保留中英文数字空格
    return text.strip()

# 示例数据
data = [
    {"content": "@用户1 这款手机太卡了，不推荐！http://xxx.com", "source": "weibo"},
    {"content": "华为P50拍照很棒👍，续航也不错", "source": "zhihu"},
    {"content": "#新机评测 系统流畅，值得入手", "source": "toutiao"}
]

df = pd.DataFrame(data)
df['cleaned'] = df['content'].apply(clean_text)
print(df[['content', 'cleaned']])

输出结果：

                                         content           cleaned
0      @用户1 这款手机太卡了，不推荐！http://xxx.com       这款手机太卡了不推荐
1         华为P50拍照很棒👍，续航也不错               华为P50拍照很棒续航也不错
2            #新机评测 系统流畅，值得入手             新机评测 系统流畅值得入手

6.2.2 特征工程与分类模型训练（SVM vs. BERT）

使用scikit-learn与HanLP协同构建对比实验：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 构造标注数据集（示例）
labeled_data = [
    ("手机运行非常流畅", "positive"),
    ("电池续航差，发热严重", "negative"),
    ("界面美观，操作顺手", "positive"),
    ("广告太多，体验糟糕", "negative"),
    ("相机成像清晰", "positive"),
    ("系统卡顿频繁", "negative"),
    ("充电速度快", "positive"),
    ("屏幕亮度不足", "negative"),
    ("音质出色", "positive"),
    ("机身厚重", "negative"),
    ("信号稳定", "positive"),
    ("易摔碎", "negative")
]

texts, labels = zip(*labeled_data)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(texts, labels, test_size=0.3, random_state=42)

# 方案一：TF-IDF + SVM
pipeline_svm = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer()),
    ('svm', SVC(kernel='linear'))
])
pipeline_svm.fit(X_train, y_train)
pred_svm = pipeline_svm.predict(X_test)

# 方案二：BERT + Fine-tuning（使用HanLP高级接口）
cls_model = hanlp.load(hanlp.pretrained.classification.SST_BERT_BASE_CHN)
pred_bert = cls_model(X_test)

# 对比评估指标
print("SVM + TF-IDF 分类报告:")
print(classification_report(y_test, pred_svm))

print("\nBERT 微调分类报告:")
print(classification_report(y_test, pred_bert))

6.2.3 系统部署与API接口封装

使用FastAPI封装情感分析服务：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import hanlp

app = FastAPI()
sentiment_analyzer = hanlp.load('MT-SA-TC-BERT-Base-Chinese')

class TextRequest(BaseModel):
    text: str

@app.post("/analyze")
async def analyze_sentiment(request: TextRequest):
    result = sentiment_analyzer([request.text])
    label = "positive" if result[0] == 'POS' else "negative"
    score = float(sentiment_analyzer.dropout(torch.tensor(result.logits)).softmax(-1).max())
    return {"text": request.text, "sentiment": label, "confidence": score}

# 启动命令：uvicorn main:app --reload

6.3 HanLP项目开发最佳实践

6.3.1 模块化设计原则与代码复用策略

建议将NLP流水线拆分为独立组件：

# components.py
class TextPreprocessor:
    def __init__(self, stopwords_path="stopwords.txt"):
        self.stopwords = set(open(stopwords_path, encoding='utf-8').read().splitlines())

    def process(self, text):
        cleaned = clean_text(text)
        tokens = [w for w in hanlp.segment(cleaned) if w not in self.stopwords]
        return tokens

class FeatureExtractor:
    def __init__(self, model_name='zh-bert-base'):
        self.embedder = hanlp.load(model_name, output='embedding')

    def extract(self, texts):
        return self.embedder(texts)

6.3.2 性能调优与内存管理建议

  • 使用 batch_size 控制并发处理量；
  • 启用HanLP缓存机制避免重复计算；
  • 对大文本采用滑动窗口分段编码。

6.3.3 多线程环境下HanLP的安全调用方案

由于PyTorch全局解释器锁（GIL）限制，建议使用 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 实现并行：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import hanlp

def analyze_single(text):
    analyzer = hanlp.load('MT-SA-TC-BERT-Base-Chinese')  # 子进程中加载
    return analyzer([text])[0]

with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = list(executor.map(analyze_single, large_text_list))

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简介：自然语言处理（NLP）是人工智能的核心领域之一，致力于让计算机理解、分析和生成人类语言。本入门教程以HanLP为实践工具，系统涵盖从Python环境搭建到NLP核心技术的完整学习路径。内容包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、情感分析、语义角色标注及篇章分析等关键任务，并引入TF-IDF、RNN、LSTM、BERT等主流技术。通过结构化PPT课程与实操结合，帮助初学者掌握NLP基础理论与实际应用，为开发智能文本系统如聊天机器人、自动摘要和智能客服等奠定坚实基础。


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