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面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎，目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
借助世界上最大的多语种语料库，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种词典模式）、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）。
量体裁衣，HanLP提供RESTful和native两种API，分别面向轻量级和海量级两种场景。无论何种API何种语言，HanLP接口在语义上保持一致，在代码上坚持开源。
仅数KB，适合敏捷开发、移动APP等场景。服务器算力有限，匿名用户配额较少，建议申请公益API秘钥auth。
pip install hanlp_restful创建客户端，填入服务器地址和秘钥：
from hanlp_restful import HanLPClient
HanLP = HanLPClient('https://www.hanlp.com/api', auth=None, language='zh') # auth不填则匿名，zh中文，mul多语种在pom.xml中添加依赖：
<dependency>
<groupId>com.hankcs.hanlp.restful</groupId>
<artifactId>hanlp-restful</artifactId>
<version>0.0.3</version>
</dependency>创建客户端，填入服务器地址和秘钥：
HanLPClient HanLP = new HanLPClient("https://www.hanlp.com/api", null, "zh"); // auth不填则匿名，zh中文，mul多语种无论何种开发语言，调用parse接口，传入一篇文章，得到HanLP精准的分析结果。
HanLP.parse("2021年HanLPv2.1为生产环境带来次世代最先进的多语种NLP技术。阿婆主来到北京立方庭参观自然语义科技公司。")依赖PyTorch、TensorFlow等深度学习技术，适合专业NLP工程师、研究者以及本地海量数据场景。要求Python 3.6以上，支持Windows，推荐*nix。可以在CPU上运行，推荐GPU/TPU。
pip install hanlpimport hanlp
HanLP = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH) # 世界最大中文语料库
HanLP(['2021年HanLPv2.1为生产环境带来次世代最先进的多语种NLP技术。', '阿婆主来到北京立方庭参观自然语义科技公司。'])Native API的输入单位为句子，需使用多语种分句模型或基于规则的分句函数先行分句。特别地，Python HanLPClient也支持当作函数调用，在语义上完全一致。简洁的接口也支持灵活的参数，常用的技巧有：
- 灵活的
tasks任务调度，任务越少，速度越快。如HanLP('商品和服务', tasks='tok')指定仅执行分词；大多数任务依赖分词，tasks='dep'会执行分词和依存句法分析；而tasks=['pos', 'dep'], skip_tasks='tok*'表示跳过分词仅执行词性标注和依存句法分析，此时需传入单词列表；skip_tasks='tok/fine'表示使用粗分标准分词并执行后续任务。在内存有限的场景下，用户还可以删除不需要的任务达到模型瘦身的效果。 - 高效的trie树自定义词典，以及强制、合并、校正3种规则，请参考demo和文档。规则系统的效果将无缝应用到后续统计模型，从而快速适应新领域。
无论何种API何种开发语言何种自然语言，HanLP的输出统一为json格式的Document:
{
"tok/fine": [
["2021年", "HanLPv2.1", "为", "生产", "环境", "带来", "次", "世代", "最", "先进", "的", "多", "语种", "NLP", "技术", "。"],
["阿婆主", "来到", "北京", "立方庭", "参观", "自然", "语义", "科技", "公司", "。"]
],
"tok/coarse": [
["2021年", "HanLPv2.1", "为", "生产", "环境", "带来", "次世代", "最", "先进", "的", "多语种", "NLP", "技术", "。"],
["阿婆主", "来到", "北京立方庭", "参观", "自然语义科技公司", "。"]
],
"pos/ctb": [
["NT", "NR", "P", "NN", "NN", "VV", "JJ", "NN", "AD", "JJ", "DEG", "CD", "NN", "NR", "NN", "PU"],
["NN", "VV", "NR", "NR", "VV", "NN", "NN", "NN", "NN", "PU"]
],
"pos/pku": [
["t", "nx", "p", "vn", "n", "v", "b", "n", "d", "a", "u", "a", "n", "nx", "n", "w"],
["n", "v", "ns", "ns", "v", "n", "n", "n", "n", "w"]
],
"pos/863": [
["nt", "w", "p", "v", "n", "v", "a", "nt", "d", "a", "u", "a", "n", "ws", "n", "w"],
["n", "v", "ns", "n", "v", "n", "n", "n", "n", "w"]
],
"ner/pku": [
[],
[["北京立方庭", "ns", 2, 4], ["自然语义科技公司", "nt", 5, 9]]
],
"ner/msra": [
[["2021年", "DATE", 0, 1], ["HanLPv2.1", "ORGANIZATION", 1, 2]],
[["北京", "LOCATION", 2, 3], ["立方庭", "LOCATION", 3, 4], ["自然语义科技公司", "ORGANIZATION", 5, 9]]
],
"ner/ontonotes": [
[["2021年", "DATE", 0, 1], ["HanLPv2.1", "ORG", 1, 2]],
[["北京立方庭", "FAC", 2, 4], ["自然语义科技公司", "ORG", 5, 9]]
],
"srl": [
[[["2021年", "ARGM-TMP", 0, 1], ["HanLPv2.1", "ARG0", 1, 2], ["为生产环境", "ARG2", 2, 5], ["带来", "PRED", 5, 6], ["次世代最先进的多语种NLP技术", "ARG1", 6, 15]], [["最", "ARGM-ADV", 8, 9], ["先进", "PRED", 9, 10], ["技术", "ARG0", 14, 15]]],
[[["阿婆主", "ARG0", 0, 1], ["来到", "PRED", 1, 2], ["北京立方庭", "ARG1", 2, 4]], [["阿婆主", "ARG0", 0, 1], ["参观", "PRED", 4, 5], ["自然语义科技公司", "ARG1", 5, 9]]]
],
"dep": [
[[6, "tmod"], [6, "nsubj"], [6, "prep"], [5, "nn"], [3, "pobj"], [0, "root"], [8, "amod"], [15, "nn"], [10, "advmod"], [15, "rcmod"], [10, "assm"], [13, "nummod"], [15, "nn"], [15, "nn"], [6, "dobj"], [6, "punct"]],
[[2, "nsubj"], [0, "root"], [4, "nn"], [2, "dobj"], [2, "conj"], [9, "nn"], [9, "nn"], [9, "nn"], [5, "dobj"], [2, "punct"]]
],
"sdp": [
[[[6, "Time"]], [[6, "Exp"]], [[5, "mPrep"]], [[5, "Desc"]], [[6, "Datv"]], [[13, "dDesc"]], [[0, "Root"], [8, "Desc"], [13, "Desc"]], [[15, "Time"]], [[10, "mDegr"]], [[15, "Desc"]], [[10, "mAux"]], [[8, "Quan"], [13, "Quan"]], [[15, "Desc"]], [[15, "Nmod"]], [[6, "Pat"]], [[6, "mPunc"]]],
[[[2, "Agt"], [5, "Agt"]], [[0, "Root"]], [[4, "Loc"]], [[2, "Lfin"]], [[2, "ePurp"]], [[8, "Nmod"]], [[9, "Nmod"]], [[9, "Nmod"]], [[5, "Datv"]], [[5, "mPunc"]]]
],
"con": [
["TOP", [["IP", [["NP", [["NT", ["2021年"]]]], ["NP", [["NR", ["HanLPv2.1"]]]], ["VP", [["PP", [["P", ["为"]], ["NP", [["NN", ["生产"]], ["NN", ["环境"]]]]]], ["VP", [["VV", ["带来"]], ["NP", [["ADJP", [["NP", [["ADJP", [["JJ", ["次"]]]], ["NP", [["NN", ["世代"]]]]]], ["ADVP", [["AD", ["最"]]]], ["VP", [["JJ", ["先进"]]]]]], ["DEG", ["的"]], ["NP", [["QP", [["CD", ["多"]]]], ["NP", [["NN", ["语种"]]]]]], ["NP", [["NR", ["NLP"]], ["NN", ["技术"]]]]]]]]]], ["PU", ["。"]]]]]],
["TOP", [["IP", [["NP", [["NN", ["阿婆主"]]]], ["VP", [["VP", [["VV", ["来到"]], ["NP", [["NR", ["北京"]], ["NR", ["立方庭"]]]]]], ["VP", [["VV", ["参观"]], ["NP", [["NN", ["自然"]], ["NN", ["语义"]], ["NN", ["科技"]], ["NN", ["公司"]]]]]]]], ["PU", ["。"]]]]]]
]
}特别地，Python RESTful和native API支持基于等宽字体的可视化，能够直接将语言学结构在控制台内可视化出来：
HanLP(['2021年HanLPv2.1为生产环境带来次世代最先进的多语种NLP技术。', '阿婆主来到北京立方庭参观自然语义科技公司。']).pretty_print()
Dep Tree Token Relati PoS Tok NER Type Tok SRL PA1 Tok SRL PA2 Tok PoS 3 4 5 6 7 8 9
──────────── ───────── ────── ─── ───────── ──────────────── ───────── ──────────── ───────── ──────────── ───────── ─────────────────────────────────────────────────────────
┌─────────► 2021年 tmod NT 2021年 ───►DATE 2021年 ───►ARGM-TMP 2021年 2021年 NT ───────────────────────────────────────────►NP ───┐
│┌────────► HanLPv2.1 nsubj NR HanLPv2.1 ───►ORGANIZATION HanLPv2.1 ───►ARG0 HanLPv2.1 HanLPv2.1 NR ───────────────────────────────────────────►NP────┤
││┌─►┌───── 为 prep P 为 为 ◄─┐ 为 为 P ───────────┐ │
│││ │ ┌─► 生产 nn NN 生产 生产 ├►ARG2 生产 生产 NN ──┐ ├────────────────────────►PP ───┐ │
│││ └─►└── 环境 pobj NN 环境 环境 ◄─┘ 环境 环境 NN ──┴►NP ───┘ │ │
┌┼┴┴──────── 带来 root VV 带来 带来 ╟──►PRED 带来 带来 VV ──────────────────────────────────┐ │ │
││ ┌─► 次 amod JJ 次 次 ◄─┐ 次 次 JJ ───►ADJP──┐ │ ├►VP────┤
││ ┌───►└── 世代 nn NN 世代 世代 │ 世代 世代 NN ───►NP ───┴►NP ───┐ │ │ │
││ │ ┌─► 最 advmod AD 最 最 │ 最 ───►ARGM-ADV 最 AD ───────────►ADVP──┼►ADJP──┐ ├►VP ───┘ ├►IP
││ │┌──►├── 先进 rcmod JJ 先进 先进 │ 先进 ╟──►PRED 先进 JJ ───────────►VP ───┘ │ │ │
││ ││ └─► 的 assm DEG 的 的 ├►ARG1 的 的 DEG──────────────────────────┤ │ │
││ ││ ┌─► 多 nummod CD 多 多 │ 多 多 CD ───►QP ───┐ ├►NP ───┘ │
││ ││┌─►└── 语种 nn NN 语种 语种 │ 语种 语种 NN ───►NP ───┴────────►NP────┤ │
││ │││ ┌─► NLP nn NR NLP NLP │ NLP NLP NR ──┐ │ │
│└─►└┴┴──┴── 技术 dobj NN 技术 技术 ◄─┘ 技术 ───►ARG0 技术 NN ──┴────────────────►NP ───┘ │
└──────────► 。 punct PU 。 。 。 。 PU ──────────────────────────────────────────────────┘
Dep Tree Tok Relat Po Tok NER Type Tok SRL PA1 Tok SRL PA2 Tok Po 3 4 5 6
──────────── ─── ───── ── ─── ──────────────── ─── ──────── ─── ──────── ─── ────────────────────────────────
┌─► 阿婆主 nsubj NN 阿婆主 阿婆主 ───►ARG0 阿婆主 ───►ARG0 阿婆主 NN───────────────────►NP ───┐
┌┬────┬──┴── 来到 root VV 来到 来到 ╟──►PRED 来到 来到 VV──────────┐ │
││ │ ┌─► 北京 nn NR 北京 ───►LOCATION 北京 ◄─┐ 北京 北京 NR──┐ ├►VP ───┐ │
││ └─►└── 立方庭 dobj NR 立方庭 ───►LOCATION 立方庭 ◄─┴►ARG1 立方庭 立方庭 NR──┴►NP ───┘ │ │
│└─►┌─────── 参观 conj VV 参观 参观 参观 ╟──►PRED 参观 VV──────────┐ ├►VP────┤
│ │ ┌───► 自然 nn NN 自然 ◄─┐ 自然 自然 ◄─┐ 自然 NN──┐ │ │ ├►IP
│ │ │┌──► 语义 nn NN 语义 │ 语义 语义 │ 语义 NN │ ├►VP ───┘ │
│ │ ││┌─► 科技 nn NN 科技 ├►ORGANIZATION 科技 科技 ├►ARG1 科技 NN ├►NP ───┘ │
│ └─►└┴┴── 公司 dobj NN 公司 ◄─┘ 公司 公司 ◄─┘ 公司 NN──┘ │
└──────────► 。 punct PU 。 。 。 。 PU──────────────────────────┘ 关于标注集含义，请参考《语言学标注规范》及《格式规范》。我们购买、标注或采用了世界上量级最大、种类最多的语料库用于联合多语种多任务学习，所以HanLP的标注集也是覆盖面最广的。
写深度学习模型一点都不难，难的是复现较高的准确率。下列代码展示了如何在sighan2005 PKU语料库上花6分钟训练一个超越学术界state-of-the-art的中文分词模型。
tokenizer = TransformerTaggingTokenizer()
save_dir = 'data/model/cws/sighan2005_pku_bert_base_96.70'
tokenizer.fit(
SIGHAN2005_PKU_TRAIN_ALL,
SIGHAN2005_PKU_TEST, # Conventionally, no devset is used. See Tian et al. (2020).
save_dir,
'bert-base-chinese',
max_seq_len=300,
char_level=True,
hard_constraint=True,
sampler_builder=SortingSamplerBuilder(batch_size=32),
epochs=3,
adam_epsilon=1e-6,
warmup_steps=0.1,
weight_decay=0.01,
word_dropout=0.1,
seed=1609836303,
)
tokenizer.evaluate(SIGHAN2005_PKU_TEST, save_dir)其中，由于指定了随机数种子，结果一定是96.70。不同于那些虚假宣传的学术论文或商业项目，HanLP保证所有结果可复现。如果你有任何质疑，我们将当作最高优先级的致命性bug第一时间排查问题。
请参考demo了解更多训练脚本。
| lang | corpora | model | tok | pos | ner | dep | con | srl | sdp | lem | fea | amr | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| fine | coarse | ctb | pku | 863 | ud | pku | msra | ontonotes | SemEval16 | DM | PAS | PSD | |||||||||
| mul | UD2.7 OntoNotes5 | small | 98.62 | - | - | - | - | 93.23 | - | - | 74.42 | 79.10 | 76.85 | 70.63 | - | 91.19 | 93.67 | 85.34 | 87.71 | 84.51 | - |
| base | 99.67 | - | - | - | - | 96.51 | - | - | 80.76 | 87.64 | 80.58 | 77.22 | - | 94.38 | 96.10 | 86.64 | 94.37 | 91.60 | - | ||
| zh | open | small | 97.25 | - | 96.66 | - | - | - | - | - | 95.00 | 84.57 | 87.62 | 73.40 | 84.57 | - | - | - | - | - | - |
| base | 97.50 | - | 97.07 | - | - | - | - | - | 96.04 | 87.11 | 89.84 | 77.78 | 87.11 | - | - | - | - | - | - | ||
| close | small | 96.70 | 95.93 | 96.87 | 97.56 | 95.05 | - | 96.22 | 95.74 | 76.79 | 84.44 | 88.13 | 75.81 | 74.28 | - | - | - | - | - | - | |
| base | 97.52 | 96.44 | 96.99 | 97.59 | 95.29 | - | 96.48 | 95.72 | 77.77 | 85.29 | 88.57 | 76.52 | 73.76 | - | - | - | - | - | - | ||
- AMR论文在投，所以暂时无法公开。
HanLP采用的数据预处理与拆分比例与流行方法未必相同，比如HanLP采用了完整版的MSRA命名实体识别语料，而非大众使用的阉割版；HanLP使用了语法覆盖更广的Stanford Dependencies标准，而非学术界沿用的Zhang and Clark (2008)标准；HanLP提出了均匀分割CTB的方法，而不采用学术界不均匀且遗漏了51个黄金文件的方法。HanLP开源了一整套语料预处理脚本与相应语料库，力图推动中文NLP的透明化。
总之，HanLP只做我们认为正确、先进的事情，而不一定是流行、权威的事情。
如果你在研究中使用了HanLP，请按如下格式引用：
@software{hanlp2,
author = {Han He},
title = {{HanLP: Han Language Processing}},
year = {2020},
url = {https://github.com/hankcs/HanLP},
}HanLP源代码的授权协议为 Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加HanLP的链接和授权协议。HanLP受版权法保护，侵权必究。
HanLP从v1.7版起独立运作，由自然语义（青岛）科技有限公司作为项目主体，主导后续版本的开发，并拥有后续版本的版权。
HanLP v1.3~v1.65版由大快搜索主导开发，继续完全开源，大快搜索拥有相关版权。
HanLP 早期得到了上海林原公司的大力支持，并拥有1.28及前序版本的版权，相关版本也曾在上海林原公司网站发布。
机器学习模型的授权在法律上没有定论，但本着尊重开源语料库原始授权的精神，如不特别说明，HanLP的多语种模型授权沿用CC BY-NC-SA 4.0，中文模型授权为仅供研究与教学使用。
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent