还在嫌弃pyltp安装失败吗
https://github.com/HIT-SCIR/ltp
快速上手
快速安装
安装LTP是非常简单的，使用Pip安装只需要：
.. code-block:: sh
代码语言：javascript复制pip install ltp载入模型
默认支持下载，只需要输入名字即可
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP() # 默认加载 Small 模型
# ltp = LTP(path = "base|small|tiny")
# ltp = LTP(path = "tiny.tgz|tiny-tgz-extracted") # 其中 tiny-tgz-extracted 是 tiny.tgz 解压出来的文件夹分句
使用LTP分句只需要调用ltp.sent_split函数
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
sents = ltp.sent_split(["他叫汤姆去拿外衣。", "汤姆生病了。他去了医院。"])
# [
# "他叫汤姆去拿外衣。",
# "汤姆生病了。",
# "他去了医院。"
# ]用户自定义词典
代码语言：javascript复制 # user_dict.txt
负重前行
长江大桥
.. code-block:: python
from ltp import LTP
ltp = LTP()
# user_dict.txt 是词典文件， max_window是最大前向分词窗口
ltp.init_dict(path="user_dict.txt", max_window=4)
# 也可以在代码中添加自定义的词语
ltp.add_words(words=["负重前行", "长江大桥"], max_window=4)分词
使用LTP分词非常简单，下面是一个简短的例子：
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
segment, _ = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
# [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]
# 对于已经分词的数据
segment, hidden = ltp.seg(["他/叫/汤姆/去/拿/外衣/。".split('/')])词性标注
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
pos = ltp.pos(hidden)
# [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]
# [['r', 'v', 'nh', 'v', 'v', 'n', 'wp']]命名实体识别
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
ner = ltp.ner(hidden)
# [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]
# [[('Nh', 2, 2)]]
tag, start, end = ner[0][0]
print(tag,":", "".join(seg[0][start:end 1]))]
# Nh : 汤姆语义角色标注
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
srl = ltp.srl(hidden)
# [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]
# [
# [
# [], # 他
# [('ARG0', 0, 0), ('ARG1', 2, 2), ('ARG2', 3, 5)], # 叫 -> [ARG0: 他, ARG1: 汤姆, ARG2: 拿外衣]
# [], # 汤姆
# [], # 去
# [('ARG0', 2, 2), ('ARG1', 5, 5)], # 拿 -> [ARG0: 汤姆, ARG1: 外衣]
# [], # 外衣
# [] # 。
# ]
# ]
srl = ltp.srl(hidden, keep_empty=False)
# [
# [
# (1, [('ARG0', 0, 0), ('ARG1', 2, 2), ('ARG2', 3, 5)]), # 叫 -> [ARG0: 他, ARG1: 汤姆, ARG2: 拿外衣]
# (4, [('ARG0', 2, 2), ('ARG1', 5, 5)]) # 拿 -> [ARG0: 汤姆, ARG1: 外衣]
# ]
# ]依存句法分析
需要注意的是，在依存句法当中，虚节点ROOT占据了0位置，因此节点的下标从1开始。
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
dep = ltp.dep(hidden)
# [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]
# [
# [
# (1, 2, 'SBV'),
# (2, 0, 'HED'), # 叫 --|HED|--> ROOT
# (3, 2, 'DBL'),
# (4, 2, 'VOB'),
# (5, 4, 'COO'),
# (6, 5, 'VOB'),
# (7, 2, 'WP')
# ]
# ]语义依存分析(树)
与依存句法类似的，这里的下标也是从1开始。
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
sdp = ltp.sdp(hidden, graph=False)
# [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]
# [
# [
# (1, 2, 'Agt'),
# (2, 0, 'Root'), # 叫 --|Root|--> ROOT
# (3, 2, 'Datv'),
# (4, 2, 'eEfft'),
# (5, 4, 'eEfft'),
# (6, 5, 'Pat'),
# (7, 2, 'mPunc')
# ]
# ]语义依存分析(图)
与依存句法类似的，这里的下标也是从1开始。
代码语言：javascript复制 from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
sdp = ltp.sdp(hidden, graph=True)
# [['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']]
# [
# [
# (1, 2, 'Agt'),
# (2, 0, 'Root'), # 叫 --|Root|--> ROOT
# (3, 2, 'Datv'),
# (3, 4, 'Agt'),
# (3, 5, 'Agt'),
# (4, 2, 'eEfft'),
# (5, 4, 'eEfft'),
# (6, 5, 'Pat'),
# (7, 2, 'mPunc')
# ]
# ]LTP Server
LTP Server 是对 LTP 的一个简单包装，依赖于 tornado，使用方式如下：
代码语言：javascript复制 pip install ltp, tornado
python utils/server.py serve
