系統：win7
語言：python3.6
1. pip install pyltp #失敗
2. 使用原始碼安裝也未成功
pyltp-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
可以直接在命令視窗中測試，**如下：
安裝pyltp完成！！！！
注意：
from pyltp import segmentor
seg = segmentor() #生成物件
seg.load("d:\myprojects\ltp\ltp_data_v3.4.0\cws.model") #載入分詞預訓練模型
seg_words = seg.segment("我愛自然語言處理技術！")
print(" ".join(seg_words))
seg.release() #釋放資源
輸出：我 愛 自然 語言 處理 技術 ！
from pyltp import postagger
pos=postagger()
#載入詞性預訓練模型
pos.load("d:\myprojects\ltp\ltp_data_v3.4.0\pos.model")
words_pos=pos.postag(seg_words)
for k,v in zip(seg_words, words_pos):
print(k+'\t'+v)
pos.release()
輸出：我 r
愛 v
自然 n
語言 n
處理 v
技術 n
！ wp
from pyltp import namedentityrecognizer
ner = namedentityrecognizer()
#載入命名
# 實體識別預訓練模型
ner.load("d:\\myprojects\\ltp\\ltp_data_v3.4.0\\ner.model")
netags=ner.recognize(seg_words,words_pos)
print(" ".join(netags))
ner.release()
輸出：
from pyltp import parser
parser=parser()
parser.load("d:\myprojects\ltp\ltp_data_v3.4.0\parser.model")
arcs=parser.parse(seg_words,words_pos)
print([(arc.head,arc.relation) for arc in arcs])
parser.release()
輸出：[(2, 'sbv'), (0, 'hed'), (4, 'att'), (5, 'fob'), (2, 'vob'), (5, 'vob'), (2, 'wp')]
from pyltp import sementicrolelabeller
labeller = sementicrolelabeller()
labeller.load("d:\myprojects\ltp\ltp_data_v3.4.0\pisrl_win.model")
roles = labeller.label(seg_words,words_pos,arcs)
for role in roles:
print(role.index, "".join(["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))
輸出：1 a0:(0,0)a1:(2,5)
4 a1:(5,5)
參考：1.2.
如何安裝pyltp
4.匯入 要切換到檔案所在目錄 5.測試 from pyltp import sentencesplitter div sentencesplitter.split 這是乙個測試語句。測試ltp是否安裝成功 分句 print n join div pyltp安裝成功 7.模型資料的使用 ltp模型目...
pyltp的使用教程
ltp提供了一系列中文自然語言處理工具，使用者可以使用這些工具對於中文文字進行分詞 詞性標註 句法分析等等工作。從應用角度來看，ltp為使用者提供了下列元件 針對單一自然語言處理任務，生成統計機器學習模型的工具 針對單一自然語言處理任務，呼叫模型進行分析的程式設計介面 使用流水線方式將各個分析工具結...
pyltp安裝和小白入門
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