哈工大LTP本地安装及python调用

原文链接：https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/84559848

LTP即哈工大语言技术平台云，是基于云计算技术的中文自然语言处理服务平台

在线使用的网址：https://www.ltp-cloud.com/

github网址：https://github.com/HIT-SCIR/ltp

模型下载网址：http://ltp.ai/download.html

1、安装

我主要完成了python安装pyltp，但是在安装的过程中，需要安装VS，不同版本的python会对应不同的VS

python3.6 对应的VS2005  可以从下面的网盘进行下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/19DwbVfe3JQYWA3oPCZQoPw 
提取码：u5lm 
python2.7.13 对应的VS可以从下面的网盘中进行下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1rd_9i4wy45FKeF2oYSPCbA 
提取码：qf38 

（1）python3.6安装过程

执行下面的安装步骤则完成了安装

$ git clone https://github.com/HIT-SCIR/pyltp
$ git submodule init 
$ git submodule update
$ python setup.py install

但此时安装的pyltp版本是0.2.1

（2）python2.7.13安装过程

按照上面的步骤，会出现下面的问题（本地的python版本默认的是python2.7.14）：

visual c++ for python\9.0\VC\Bin\amd64\cl.exe failed with exit status 2

解决方法：

把python2.7.14换成python2.7.13版本即可，且改成pip安装，具体的安装命令如下所示：
set STATICBUILD=true && pip install pyltp==0.1.9.1

此时安装的pyltp版本为0.1.9.1
 

2、使用

LTP提供的模型包括：（在ltp_data文件夹http://ltp.ai/download.html）
    cws.model         分句模型，单文件
    pos.model         词性标注模型，单文件
    ner.model 命名实体识别模型，单文件
    parser.model 依存句法分析模型，单文件
    srl_data/ 语义角色标注模型，多文件（文件夹srl）

主要使用pyltp中的命名实体识别的功能，具体的代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-

from pyltp import SentenceSplitter

from pyltp import Segmentor

from pyltp import Postagger

from pyltp import NamedEntityRecognizer

paragraph1 = "张三来自中国"

# 分词

sengentor = Segmentor()

sengentor.load("model/ltp_data_v3.4.0/cws.model")

words = sengentor.segment(paragraph1)

sengentor.release() # 释放模型

# 词性标注

postagger = Postagger()

postagger.load("model/ltp_data_v3.4.0/pos.model")

postags = postagger.postag(words)

postagger.release() # 释放模型

# 命名实体识别

recognizer = NamedEntityRecognizer()

recognizer.load("model/ltp_data_v3.4.0/ner.model")

netags = recognizer.recognize(words, postags)

result = "|".join(netags).split('|')

for i in range(len(words)):

print words[i],postags[i],result[i]

recognizer.release() # 释放模型

运行的结果如下图所示：

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的哈工大LTP本地安装及python调用的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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