如何设置分词器为hanlp
时间: 2023-07-29 10:12:50 浏览: 46
要将 HanLP 设置为分词器,您需要执行以下步骤:
1. 添加 HanLP 依赖:在项目的 pom.xml 文件中添加 HanLP 的依赖项。可以使用以下 Maven 依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>hanlp</artifactId>
<version>portable-1.8.4</version>
</dependency>
```
2. 配置分词器:在 Spring Boot 的配置文件(application.properties 或 application.yml)中,添加以下配置:
```properties
# 配置 MyBatis 对应的分词器
mybatis.configuration.tokenizer=hankcs
```
或者使用 YAML 格式的配置:
```yaml
mybatis:
configuration:
tokenizer: hankcs
```
这样配置后,MyBatis 将使用 HanLP 作为默认的分词器。
请注意,使用 HanLP 作为分词器的前提是您已经正确添加了 HanLP 的依赖,并且在项目中使用了 MyBatis。另外,确保您选择的 HanLP 版本与 MyBatis 版本兼容。
通过以上步骤,您就可以将 HanLP 设置为您的分词器并在项目中使用了。
相关问题
es中创建映射时,如何设置分词器为hanlp
在 Elasticsearch 中创建映射时,可以通过指定字段的分词器来将其设置为 HanLP 分词器。以下是一个示例代码:
```java
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.create.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
import java.io.IOException;
// 创建映射的方法
public void createMapping(String indexName, RestHighLevelClient client) throws IOException {
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(indexName);
request.settings(Settings.builder()
.put("index.number_of_shards", 1)
.put("index.number_of_replicas", 0)
);
XContentBuilder mapping = XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.startObject("properties")
.startObject("field1")
.field("type", "text")
.field("analyzer", "hanlp")
.endObject()
.startObject("field2")
.field("type", "keyword")
.endObject()
// 添加其他字段映射
.endObject()
.endObject();
request.mapping(mapping);
CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
boolean acknowledged = response.isAcknowledged();
boolean shardsAcknowledged = response.isShardsAcknowledged();
if (acknowledged && shardsAcknowledged) {
System.out.println("索引创建成功!");
} else {
System.out.println("索引创建失败!");
}
}
```
在上述示例代码中,我们使用 `XContentBuilder` 构建映射的 JSON 内容,并在 `field1` 字段的映射中指定了 `analyzer` 为 "hanlp"。这样就将该字段的分词器设置为 HanLP 分词器。
请注意,上述示例仅针对单个字段设置了分词器。如果需要为其他字段设置 HanLP 分词器,可以按照相同的方式在映射定义中添加相应的字段映射。
确保您已经正确添加了 HanLP 的依赖,并且 Elasticsearch 已经正确配置了 HanLP 分词器。
ik分词器与hanlp的区别
IK分词器和HanLP分词器都是中文分词工具,但在一些方面有一些区别:
1. 开发背景:IK分词器是由开源社区开发的,主要面向Elasticsearch等搜索引擎场景,具有较高的性能和稳定性。而HanLP是由中国人民大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的综合性中文自然语言处理工具包,提供了丰富的功能和接口。
2. 分词策略:IK分词器采用了基于词典和规则的分词策略,结合了正向最大匹配和逆向最大匹配算法。HanLP分词器则采用了基于机器学习和深度学习的分词策略,通过统计模型和神经网络等方法来进行分词。
3. 功能丰富度:HanLP提供了更多的功能,如词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。而IK分词器专注于分词功能,相对来说功能较为简单。
4. 用户定制化:IK分词器支持用户自定义词典和规则,可以根据特定需求对分词进行适配和定制。HanLP也提供了用户自定义词典的功能,但相对来说定制化程度较低。
综上所述,IK分词器适用于简单而高效的中文分词需求,而HanLP分词器则更适合于需要更多功能的中文文本处理任务。根据具体的应用场景和需求,选择合适的分词器会更加有效和方便。
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