Android Studio 之 Android 中使用 HanLP 进行句子段落的分词处理（包括词的属性处理）的简单整理

Android Studio 之 Android 中使用 HanLP 进行句子段落的分词处理（包括词的属性处理）的简单整理

目录

Android Studio 之 Android 中使用 HanLP 进行句子段落的分词处理（包括词的属性处理）的简单整理

一、简单介绍

二、实现原理

三、注意事项

四、效果预览

五、实现步骤

六、关键代码

附录：在 HanLP 中，Term 对象的 nature 字段表示词性

---

一、简单介绍

Android 开发中的一些基础操作，使用整理，便于后期使用。

本节介绍，在Android中， 使用 HanLP 进行句子段落的分词处理（包括词的属性处理）的简单整理。

在 Android 平台上，除了 HanLP，还有其他一些可以用于中文分词处理的算法和工具。以下是一些常见的中文分词算法，以及 HanLP 在分词中的一些优势：

常见的中文分词算法和工具：

1. ansj_seg： ansj_seg 是一个基于 CRF 和 HMM 模型的中文分词工具，适用于 Java 平台。它支持细粒度和粗粒度的分词，并具有一定的自定义词典和词性标注功能。

2. jieba： jieba 是一个在 Python 中广泛使用的中文分词库，但也有其 Java 版本。它采用了基于前缀词典的分词方法，并在速度和效果方面表现出色。

3. lucene-analyzers-smartcn： 这是 Apache Lucene 项目中的一个中文分词器，使用了基于规则的分词算法。它在 Lucene 搜索引擎中被广泛使用。

4. ictclas4j： ictclas4j 是一个中科院计算所开发的中文分词工具，基于 HMM 模型。它支持自定义词典和词性标注。

HanLP 分词的优势：

1. 多领域适用性： HanLP 被设计为一个面向多领域的中文自然语言处理工具包，不仅包括分词，还支持词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种任务。

2. 性能和效果： HanLP 在多个标准数据集上进行了训练和优化，具有较好的分词效果和性能。

3. 灵活的词典支持： HanLP 支持自定义词典，你可以根据需要添加专业领域的词汇，以提升分词效果。

4. 开放源代码： HanLP 是开源的，你可以自由使用、修改和分发，有利于定制和集成到你的项目中。

5. 多语言支持： HanLP 不仅支持中文，还支持其他语言，如英文、日文等，为跨语言处理提供了便利。

6. 社区活跃： HanLP 拥有活跃的社区和维护团队，有助于解决问题和获取支持。

总之，HanLP 是一个功能丰富且性能优越的中文自然语言处理工具，适用于各种应用场景，特别是在多领域的文本处理任务中表现出色。然而，最终的选择取决于你的具体需求和项目背景。

HanLP 官网：HanLP | 在线演示

HanLP GitHub：GitHub - hankcs/HanLP: 中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 成分句法分析 语义依存分析 语义角色标注 指代消解 风格转换 语义相似度 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理

二、实现原理

1、使用 StandardTokenizer.segment(text) 传入文本 Text 内容进行分词

2、使用 Term.word; 获取分词内容，Term.nature.toString() 获取分词的属性

三、注意事项

1、中文的词会有对应较为准确的此属性，英文可能没有

四、效果预览

五、实现步骤

1、打开 Android Studio 创建一个空工程，在build.gradle 中引入 HanLP

implementation 'com.hankcs:hanlp:portable-1.7.5' 记得 Sync nNow

 2、创建脚本 ChineseSegmentationExample ，实现分词功能

3、在 主脚本中调用，输入要分词的内容

4、打包在Android 机子上运行，效果如上

六、关键代码

1、ChineseSegmentationExample

package com.xxxx.testchinesesegmentationexample;import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer;import java.util.List;public class ChineseSegmentationExample {/*** 分词* @param wordsContent 要进行分词的内容*/public static void SegmentWords(String wordsContent) {String text = wordsContent;// 进行分词List<Term> terms = StandardTokenizer.segment(text);// 遍历分词结果，判断词性并打印for (Term term : terms) {String word = term.word;String pos = term.nature.toString();String posInfo = getPosInfo(pos); // 判断词性属性System.out.println("Word: " + word + ", POS: " + pos + ", Attribute: " + posInfo);}}/*** 判断词性属性* @param pos* @return 属性*/static String getPosInfo(String pos) {// 这里你可以根据需要添加更多的判断逻辑来确定词性属性if (pos.equals("n")) {return "名词";} else if (pos.equals("v")) {return "动词";} else if (pos.equals("ns")) {return "地名";}else if (pos.equals("t")) {return "时间";}else {return "其他";}}}

2、MainActivity

ackage com.xxxxx.testchinesesegmentationexample;import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;import android.os.Bundle;public class MainActivity extends AppCompatActivity {@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_main);ChineseSegmentationExample.SegmentWords("现在几号，几点钟，今天明天后天昨天北京深圳的天气如何。");}
}

附录：在 HanLP 中，Term 对象的 nature 字段表示词性

在 HanLP 中，Term 对象的 nature 字段表示词性（Part of Speech，POS）。HanLP 使用了一套标准的中文词性标注体系，每个词性都有一个唯一的标识符。以下是一些常见的中文词性标注及其含义：

• 名词类：

  • n：普通名词
  • nr：人名
  • ns：地名
  • nt：机构名
  • nz：其他专名
  • nl：名词性惯用语
  • ng：名词性语素

• 时间类：

  • t：时间词

• 动词类：

  • v：动词
  • vd：副动词
  • vn：名动词
  • vshi：动词"是"
  • vyou：动词"有"

• 形容词类：

  • a：形容词
  • ad：副形词

• 副词类：

  • d：副词

• 代词类：

  • r：代词
  • rr：人称代词
  • rz：指示代词
  • rzt：时间指示代词

• 连词类：

  • c：连词

• 助词类：

  • u：助词

• 数词类：

  • m：数词

• 量词类：

  • q：量词

• 语气词类：

  • y：语气词

• 叹词类：

  • e：叹词

• 拟声词类：

  • o：拟声词

• 方位词类：

  • f：方位词

• 状态词类：

  • z：状态词

• 介词类：

  • p：介词

• 前缀类：

  • h：前缀

• 后缀类：

  • k：后缀

• 标点符号类：

  • w：标点符号

请注意，上述只是一些常见的词性标注及其含义，实际情况可能更复杂。你可以根据需要调查 HanLP 的文档来了解更多词性标注的详细信息。根据这些词性标注，你可以编写代码来判断词的属性（如动词、名词、地名等）并进行相应的处理。