python调用Hanlp NER API小记_python hanlp ner

最近使用Jclass调用Hanlp中的接口遇到一些问题，在这里记下

Ubuntu
Python 3.6.9
pyhanlp (0.1.63)

code

# -*- coding: utf-8 -*-
# Author:SlytherinWyne

from pyhanlp import *

#繁体转简体
def TraditionalChinese2SimplifiedChinese(sentence_str):
    HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')
    return HanLP.convertToSimplifiedChinese(sentence_str)

#切词&命名实体识别与词性标注(可以粗略识别)
def NLP_tokenizer(sentence_str):
    NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')
    return NLPTokenizer.segment(sentence_str)

#地名识别，标注为ns
def Place_Recognize(sentence_str):
    HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')
    segment = HanLP.newSegment().enablePlaceRecognize(True)
    return HanLP.segment(sentence_str)

#人名识别,标注为nr
def PersonName_Recognize(sentence_str):
    HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')
    segment = HanLP.newSegment().enableNameRecognize(True)
    return HanLP.segment(sentence_str)

#机构名识别,标注为nt
def Organization_Recognize(sentence_str):
    HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')
    segment = HanLP.newSegment().enableOrganizationRecognize(True)
    return HanLP.segment(sentence_str)

test_sentence="分詞工具機構名識別,签约仪式前，秦光荣、李纪恒、仇和等一同会见了参加签约的企业家,南翔向宁夏固原市彭阳县红河镇黑牛沟村捐赠了挖掘机,济南杨铭宇餐饮管理有限公司是由杨先生创办的餐饮企业"
sentence = TraditionalChinese2SimplifiedChinese(test_sentence)
print(sentence)
result1 = NLP_tokenizer(sentence)
print(result1)
result2 = Place_Recognize(sentence)
result3 = PersonName_Recognize(sentence)
print(result3)
result4 = Organization_Recognize(sentence)
print(result4)
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分词工具机构名识别,签约仪式前，秦光荣、李纪恒、仇和等一同会见了参加签约的企业家,南翔向宁夏固原市彭阳县红河镇黑牛沟村捐赠了挖掘机,济南杨铭宇餐饮管理有限公司是由杨先生创办的餐饮企业
[分词/n, 工具/n, 机构/n, 名/q, 识别/vn, ,/w, 签约/vn, 仪式/n, 前/f, ，/w, 秦光荣/nr, 、/w, 李纪恒/nr, 、/w, 仇和/nr, 等/u, 一同/d, 会见/v, 了/u, 参加/v, 签约/v, 的/u, 企业家/n, ,/w, 南翔/nr, 向/p, 宁夏固原市彭阳县红河镇黑牛沟村/ns, 捐赠/v, 了/u, 挖掘机/n, ,/w, 济南杨铭宇餐饮管理有限公司/nt, 是/v, 由/p, 杨/nr, 先生/n, 创办/v, 的/u, 餐饮企业/nz]
[分词/n, 工具/n, 机构/n, 名/q, 识别/vn, ,/w, 签约/vi, 仪式/n, 前/f, ，/w, 秦光荣/nr, 、/w, 李纪恒/nr, 、/w, 仇和/nr, 等/udeng, 一同/d, 会见/v, 了/ule, 参加/v, 签约/vi, 的/ude1, 企业家/nnt, ,/w, 南翔/ns, 向/p, 宁夏/ns, 固原市/ns, 彭阳县/ns, 红河镇/ns, 黑/a, 牛/n, 沟/n, 村/n, 捐赠/v, 了/ule, 挖掘机/n, ,/w, 济南/ns, 杨铭宇/nr, 餐饮/n, 管理/vn, 有限公司/nis, 是/vshi, 由/p, 杨先生/nr, 创办/v, 的/ude1, 餐饮企业/nz]
[分词/n, 工具/n, 机构/n, 名/q, 识别/vn, ,/w, 签约/vi, 仪式/n, 前/f, ，/w, 秦光荣/nr, 、/w, 李纪恒/nr, 、/w, 仇和/nr, 等/udeng, 一同/d, 会见/v, 了/ule, 参加/v, 签约/vi, 的/ude1, 企业家/nnt, ,/w, 南翔/ns, 向/p, 宁夏/ns, 固原市/ns, 彭阳县/ns, 红河镇/ns, 黑/a, 牛/n, 沟/n, 村/n, 捐赠/v, 了/ule, 挖掘机/n, ,/w, 济南/ns, 杨铭宇/nr, 餐饮/n, 管理/vn, 有限公司/nis, 是/vshi, 由/p, 杨先生/nr, 创办/v, 的/ude1, 餐饮企业/nz]
[分词/n, 工具/n, 机构/n, 名/q, 识别/vn, ,/w, 签约/vi, 仪式/n, 前/f, ，/w, 秦光荣/nr, 、/w, 李纪恒/nr, 、/w, 仇和/nr, 等/udeng, 一同/d, 会见/v, 了/ule, 参加/v, 签约/vi, 的/ude1, 企业家/nnt, ,/w, 南翔/ns, 向/p, 宁夏/ns, 固原市/ns, 彭阳县/ns, 红河镇/ns, 黑/a, 牛/n, 沟/n, 村/n, 捐赠/v, 了/ule, 挖掘机/n, ,/w, 济南/ns, 杨铭宇/nr, 餐饮/n, 管理/vn, 有限公司/nis, 是/vshi, 由/p, 杨先生/nr, 创办/v, 的/ude1, 餐饮企业/nz]
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可以看到打开地名、人名、机构名识别结果是一样的。按照作者博客中的cascaded HMM理论，得到的结果应该是不一样的。且明显看到，粗分的结果要更好。
应该与Hanlp中的具体实现有关。

reference

1. https://www.jianshu.com/p/d7e7cc747e56
2. https://www.hankcs.com/nlp/ner/place-name-recognition-model-of-the-stacked-hmm-viterbi-role-labeling.html