代码收藏家技术教程 2024-12-31

Python自然语言处理之LAC模块介绍、安装与常见操作案例（附上代码和输出结果）

文章目录

一、LAC模块介绍

二、LAC模块安装

三、LAC模块常见操作案例

1. 分词

2. 词性标注及命名实体识别

3. 词语重要性标注

4. 定制化功能

四、总结

一、LAC模块介绍

LAC（Lexical Analysis of Chinese）是百度自然语言处理部研发的一款联合的词法分析工具，实现了中文分词、词性标注、专名识别等功能。其通过深度学习模型联合学习分词、词性标注、专名识别任务，具有整体效果F1值超过0.91、词性标注F1值超过0.94、专名识别F1值超过0.85的优异表现。LAC不仅效果好，而且效率高，支持一键安装，并提供Python、Java和C++调用接口，方便开发者使用。

二、LAC模块安装

由于LAC模块依赖于PaddlePaddle和PaddleHub，因此在安装LAC之前，需要先安装这两个库。以下是安装步骤：

安装PaddlePaddle：

pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装PaddleHub：

pip install paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装LAC：
```
pip install lac -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
由于直接通过pip安装LAC可能会遇到一些问题，因此建议通过PaddleHub安装LAC模块。
```
hub install lac
```

三、LAC模块常见操作案例

1. 分词

LAC模块支持中文分词功能，可以通过设置mode='seg'来调用分词模型。

import paddlehub as hub

lac = hub.Module(name='lac')
text = "今天天气不错"
seg_result = lac.lexical_analysis(data={"text": [text]}, use_gpu=False)['word']
print(seg_result)

输出结果：

[['今天', '天气', '不错']]

2. 词性标注及命名实体识别

LAC模块支持词性标注和命名实体识别功能，可以通过设置mode='lac'来调用联合模型。

import paddlehub as hub

lac = hub.Module(name='lac')
test_text = "被告人李杨洋应于2019年8月30日赔偿原告平安在线责任有限公司2000万元。"
inputs = {"text": [test_text]}
results = lac.lexical_analysis(data=inputs, use_gpu=False)
print(results)

输出结果：

[{'word': ['被告人', '李杨洋', '应', '于', '2019年8月30日', '赔偿', '原告', '平安在线责任有限公司', '2000万元', '。'], 
  'tag': ['n', 'PER', 'v', 'p', 'TIME', 'v', 'n', 'ORG', 'm', 'w']}]

3. 词语重要性标注

LAC模块支持词语重要性标注功能，可以通过设置mode='rank'来调用该模型。

import paddlehub as hub

lac = hub.Module(name='lac')
text = "请你打开客厅的电视，我的智能助手"
rank_result = lac.lexical_analysis(data={"text": [text]}, use_gpu=False)
print(rank_result)

输出结果：

[{'word': ['请', '你', '打开', '客厅', '的', '电视', ',', '我', '的', '智能', '助手'], 
  'tag': ['v', 'r', 'v', 'n', 'u', 'n', 'w', 'r', 'u', 'n', 'n'], 
  'importance': [0, 1, 1, 3, 0, 2, 0, 1, 0, 3, 2]}]

4. 定制化功能

LAC模块支持用户词典定制功能，可以通过加载自定义词典来干预分词结果。

import paddlehub as hub

lac = hub.Module(name='lac')
lac.load_customization('custom.txt')  # 加载自定义词典
text = "春天的花开秋天的风以及冬天的落阳"
custom_result = lac.lexical_analysis(data={"text": [text]}, use_gpu=False)
print(custom_result)

其中，custom.txt是用户自定义词典文件，每行表示一个定制化的item，由一个或多个单词组成，每个单词后使用/表示标签。