HanLP提供下列功能：

中文分词
1.最短路分词（Dijkstra精度已经足够，且速度比N最短快几倍）
2.N-最短路分词（与Dijkstra对比，D已够用）
3.CRF分词（对新词较有效）
4.索引分词（长词切分，索引所有可能词）
5.极速词典分词（速度快，精度一般）
6.用户自定义词典
7.标准分词（HMM-Viterbi）

命名实体识别
1.实体机构名识别（层叠HMM-Viterbi）
2.中国人名识别（HMM-Viterbi）
3.音译人名识别（层叠隐马模型）
4.日本人名识别（层叠隐马模型）
5.地名识别（HMM-Viterbi）

篇章理解
1.关键词提取（ TextRank关键词提取）
2.自动摘要( TextRank自动摘要,提取关键句子)
3.短语提取（ 基于互信息和左右信息熵的短语提取）

简繁拼音转换
1.拼音转换（ 多音字，声母，韵母，声调）
2.简繁转换（繁体中文分词，简繁分歧词）

智能推荐
1.文本推荐（句子级别，从一系列句子中挑出与输入句子/词语最相似的那一句）
2.语义距离（基于《同义词词林扩展版》）

原文链接：https://blog.csdn.net/XiaoXiao_Yang77/article/details/78437915

实体标注分词导录：

from pyhanlp import *

import os #远程调试用
os.environ[‘JAVA_HOME’] = ‘/usr/local/jdk-11’#远程调试用
from pyhanlp import *
print (HanLP.segment(“刘晓明去哪里了？”))
#1.2.3.crf/viterbi
sentence = ‘林志玲亮相网友’
CRFnewSegment = HanLP.newSegment(“crf”)
CRFnewSegment = HanLP.newSegment(“viterbi”)
识别日语名开
viterbiNewSegment = HanLP.newSegment(“viterbi”).enableJapaneseNameRecognize(True)
识别日语名开
CRFnewSegment_new = HanLP.newSegment(“crf”).enableJapaneseNameRecognize(True)
print("crf : ",CRFnewSegment.seg(sentence))
print("crf_new : ",CRFnewSegment_new.seg(sentence))
print("viterbi : ",viterbiNewSegment.seg(sentence))

4.感知机
StandardTokenizer = JClass(“com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer”)
StandardTokenizer.SEGMENT.enableNumberQuantifierRecognize(True)
print(StandardTokenizer.segment(‘李明华’))

5.适用于中国人名识别
segment = HanLP.newSegment().enableNameRecognize(True)
print(segment.seg(‘黄晓明’))

6.音译名识别
sentence = ‘比尔盖茨、亚马逊的贝索斯、苹果的库克’
person_ner = HanLP.newSegment().enableTranslatedNameRecognize(True)
p_name = person_ner.seg(sentence)
print(p_name)

7.感知机词法分析器
PerceptronLexicalAnalyzer = JClass(‘com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer’)
analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
print(analyzer.analyze(董事长李红小姐"))