模型训练

综合讨论
#1

您好，我是广州大学的一名学生，现在在做一些基于用户反馈做文本情感分类的需求，请问下你们有java的模型训练demo吗，针对我这种需求的有类似的吗？如果有的话，可以提供参考吗？非常感谢~

#2

HanLP几乎所有的功能都可以通过工具类HanLP快捷调用，当你想不起来调用方法时，只需键入HanLP.，IDE应当会给出提示，并展示HanLP完善的文档。

所有Demo都位于com.hankcs.demo下，比文档覆盖了更多细节，更新更及时，强烈建议运行一遍。此处仅列举部分常用接口。

1. 第一个Demo

 System.out.println(HanLP.segment("你好，欢迎使用HanLP汉语处理包！"));

2. 标准分词

List<Term> termList = StandardTokenizer.segment("商品和服务");
System.out.println(termList);

3. NLP分词

System.out.println(NLPTokenizer.segment("我新造一个词叫幻想乡你能识别并标注正确词性吗？"));
// 注意观察下面两个“希望”的词性、两个“晚霞”的词性
System.out.println(NLPTokenizer.analyze("我的希望是希望张晚霞的背影被晚霞映红").translateLabels());
System.out.println(NLPTokenizer.analyze("支援臺灣正體香港繁體：微软公司於1975年由比爾·蓋茲和保羅·艾倫創立。"));

4. 索引分词

List<Term> termList = IndexTokenizer.segment("主副食品");
for (Term term : termList)
{
    System.out.println(term + " [" + term.offset + ":" + (term.offset + term.word.length()) + "]");
}

······

19. 文本推荐

/**
 * 文本推荐(句子级别，从一系列句子中挑出与输入句子最相似的那一个)
 * @author hankcs
 */
public class DemoSuggester
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Suggester suggester = new Suggester();
        String[] titleArray =
        (
                "威廉王子发表演说 呼吁保护野生动物\n" +
                "《时代》年度人物最终入围名单出炉 普京马云入选\n" +
                "“黑格比”横扫菲：菲吸取“海燕”经验及早疏散\n" +
                "日本保密法将正式生效 日媒指其损害国民知情权\n" +
                "英报告说空气污染带来“公共健康危机”"
        ).split("\\n");
        for (String title : titleArray)
        {
            suggester.addSentence(title);
        }

        System.out.println(suggester.suggest("发言", 1));       // 语义
        System.out.println(suggester.suggest("危机公共", 1));   // 字符
        System.out.println(suggester.suggest("mayun", 1));      // 拼音
    }
}

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