[人工智能]使用哈工大LTP做自然语言处理任务基础demo

LTP4 文档：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/
Github地址：https://github.com/HIT-SCIR/ltp
哈工大LTP官网模型下载：https://ltp.ai/download.html

安装方法：

pip install ltp

案例代码

from ltp import LTP

ltp = LTP()  # 默认加载 Small 模型，下载的路径是：~/.cache/torch/ltp
sentences = "文本，是指书面语言的表现形式，从文学角度说，通常是具有完整、系统含义的一个句子或多个句子的组合。一个文本可以是一个句子，一个段落或者一个篇章"
f = ltp.sent_split([sentences])  # 分句
seg, hidden = ltp.seg([sentences])  # 分词

pos = ltp.pos(hidden)  # 词性标注
# 符号说明：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id2

ner = ltp.ner(hidden)  # 命名实体识别
# 符号说明：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id3

srl = ltp.srl(hidden)  # 语义角色标注
# 符号说明：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id4

dep = ltp.dep(hidden)  # 依存句法分析
# 符号说明：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id5

sdp = ltp.sdp(hidden)  # 语义依存分析
# 符号说明：https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix.html#id6

注意命名实体识别任务

目前测试发现“命名实体识别”任务效果不太好，其他都不错，特别是垂直领域的命名实体识别需要单独自行解决