Hanlp自然语言处理如何再Spring Boot中使用
一、HanLP
HanLP (Hankcs' NLP) 是一个自然语言处理工具包，具有功能强大、性能高效、易于使用的特点。HanLP 主要支持中文文本处理，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、文本分类、情感分析等多种功能。 HanLP 可以在 Java、Python、Go 等多种编程语言中使用，也提供了各种语言的 API 接口，方便用户进行二次开发。HanLP 采用了深度学习和传统机器学习相结合的方法，具有较高的准确度和通用性。
二、java中用HanLP做情感分词场景
首先，下载HanLP jar包。可以从官方网站（https://github.com/hankcs/HanLP/releases）下载或者使用Maven配置。
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>hanlp</artifactId>
<version>portable-1.7.8</version>
</dependency>
引入完成后，在代码中调用HanLP工具类的方法，例如：
import com.hankcs.hanlp.HanLP;public class TestHanLP {public static void main(String[] args) {String text = "中华人民共和国成立了！";System.out.println(HanLP.segment(text));}
}
运行以上代码，可以得到分词结果：
[中华人民共和国, 成立, 了, ！]
除了分词外，HanLP还提供了许多其他功能，例如实体识别、关键词提取、自动摘要等。可以通过调用不同的方法来实现这些功能，具体可参考HanLP官方文档（https://github.com/hankcs/HanLP）。
需要注意的是，HanLP默认使用的是繁体中文模型，如果需要使用简体中文模型，可以在代码中添加以下语句：
HanLP.Config.enableDebug();
HanLP.Config.Normalization = true;
这样就可以使用简体中文模型进行处理了。
三、SpringBoot中如何使用Hanlp进行文本情感分析
第一步：
在pom.xml文件中添加Hanlp的依赖
<dependency><groupId>com.hankcs</groupId><artifactId>hanlp</artifactId><version>portable-1.7.8</version>
</dependency>
第二步：
创建一个SpringBoot的Controller，用于接收文本数据，并进行情感分析
@RestController
public class SentimentAnalysisController {@PostMapping("/sentimentAnalysis")public String sentimentAnalysis(@RequestBody String text) {String[] sentences = HanLP.extractSentence(text);int positiveCount = 0;int negativeCount = 0;for (String sentence : sentences) {List<String> keywords = HanLP.extractKeyword(sentence, 5);for (String keyword : keywords) {if (SentimentUtil.isPositive(keyword)) {positiveCount++;} else if (SentimentUtil.isNegative(keyword)) {negativeCount++;}}}if (positiveCount > negativeCount) {return "Positive";} else if (positiveCount < negativeCount) {return "Negative";} else {return "Neutral";}}
}
第三步：
上述代码中用到了SentimentUtil类，可以参考以下实现，用于判断一个词语的情感倾向
public class SentimentUtil {private static final Set<String> POSITIVE_WORDS = new HashSet<>(Arrays.asList("好", "美", "乐", "棒", "赞", "爱", "优秀", "高兴", "满意", "友好", "感动"));private static final Set<String> NEGATIVE_WORDS = new HashSet<>(Arrays.asList("坏", "丑", "难受", "差", "批评", "悲", "痛苦", "愤怒", "失望", "憎恶", "恐惧", "忧郁", "抱怨"));public static boolean isPositive(String word) {return POSITIVE_WORDS.contains(word);}public static boolean isNegative(String word) {return NEGATIVE_WORDS.contains(word);}
}
最后：
启动SpringBoot应用，可以使用curl或其他工具，向http://localhost:8080/sentimentAnalysis发送POST请求，请求体为要进行情感分析的文本数据。返回结果可以是Positive、Negative或Neutral。
注意：上述代码仅仅是示例代码，可以根据具体的需求进行修改和优化。在实际使用中，也需要根据具体情况对Hanlp的功能进行扩展和调整。
