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# 前言

    HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分、细分2个标准，强制、合并、校正3种）、词性标注（PKU、863、CTB、UD四套词性规范）、命名实体识别（PKU、MSRA、OntoNotes三套规范）、依存句法分析（SD、UD规范）、成分句法分析、语义依存分析（SemEval16、DM、PAS、PSD四套规范）、语义角色标注、词干提取、词法语法特征提取、抽象意义表示（AMR）。

    HanLP提供RESTful和native两种API，分别面向轻量级和海量级两种场景。

• 在线演示：
• HanLP Doc：
• HanLP 教学资源：
• HanLP GitHub：

# 安装

• Native

  1. 创建虚拟环境（非必要操作

conda create -n hanlp python=3.7

  2. 安装HanLP（当在线安装失败时，可选择离线安装 []

pip install hanlp-2.1.0a36.tar.gz

• RESTful

pip install hanlp_restful

# HanLP的使用（以native为例

  1. 查询HanLP中所有的预训练模型

hanlp.pretrained.ALL

  2. 使用HanLP 

import hanlpHanLP = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH)HanLP(['清华大学研究核能的教授有哪些'])

{	'tok/fine': [['清华大学', '研究', '核能', '的', '教授', '有', '哪些']], 	'tok/coarse': [['清华大学', '研究', '核能', '的', '教授', '有', '哪些']], 	'pos/ctb': [['NR', 'VV', 'NN', 'DEC', 'NN', 'VE', 'PN']], 	'pos/pku': [['nt', 'v', 'n', 'u', 'n', 'v', 'r']], 	'pos/863': [['ni', 'v', 'n', 'u', 'n', 'v', 'r']], 	'ner/msra': [[('清华大学', 'ORGANIZATION', 0, 1)]], 	'ner/pku': [[('清华大学', 'nt', 0, 1)]], 	'ner/ontonotes': [[('清华大学', 'ORG', 0, 1)]], 	'srl': [[[('研究', 'PRED', 1, 2), ('核能', 'ARG1', 2, 3), ('教授', 'ARG0', 4, 5)], [('清华大学研究核能的教授', 'ARG0', 0, 5), ('有', 'PRED', 5, 6), ('哪些', 'ARG1', 6, 7)]]], 	'dep': [[(5, 'nn'), (5, 'rcmod'), (2, 'dobj'), (2, 'cpm'), (6, 'top'), (0, 'root'), (6, 'dobj')]], 	'sdp': [[[(2, 'Agt')], [(5, 'rAgt')], [(2, 'Cont')], [(2, 'mAux')], [(6, 'Poss')], [(7, 'mVain')], [(0, 'Root'), (6, 'mTone')]]], 'con': [['TOP', [['IP', [['NP', [['NP', [['NR', ['清华大学']]]], ['CP', [['CP', [['IP', [['VP', [['VV', ['研究']], ['NP', [['NN', ['核能']]]]]]]], ['DEC', ['的']]]]]], ['NP', [['NN', ['教授']]]]]], ['VP', [['VE', ['有']], ['NP', [['PN', ['哪些']]]]]]]]]]]}

  3. 可以选择子任务功能

HanLP(['清华大学研究核能的教授有哪些'], tasks='tok')HanLP('清华大学研究核能的教授有哪些', tasks=['pos', 'dep'])HanLP('清华大学研究核能的教授有哪些', tasks=['pos/863', 'dep'])

  4. 可视化输出

HanLP(['清华大学研究核能的教授有哪些']).pretty_print()

# 工具学习系列

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