OpenNLP 引用的 API

OpenNLP 是一个自然语言处理工具包，它提供了一组 API 来处理自然语言。开发人员可以使用这些 API 来处理自然语言任务，比如词性标注、命名实体识别、句法分析和文本分类等任务。

安装

使用 Maven 安装 OpenNLP：

<dependency>
    <groupId>org.apache.opennlp</groupId>
    <artifactId>opennlp-tools</artifactId>
    <version>1.9.2</version>
</dependency>

API 概述

OpenNLP 提供了一组 API，可以通过这些 API 实现自然语言处理任务。以下是 OpenNLP 中最重要的 API：

Sentence Detector API

Sentence Detector API 可以将文本划分为句子。这个 API 提供了两个类：SentenceDetectorME 和 SentenceModel。SentenceModel 是一个实例，它包含 Sentence Detector 的模型，而 SentenceDetectorME 是一个句子检测器实例。

// 加载 Sentence Detector 模型
InputStream inputStream = new FileInputStream("en-sent.bin");
SentenceModel model = new SentenceModel(inputStream);

// 创建 Sentence Detector 实例
SentenceDetectorME sentenceDetector = new SentenceDetectorME(model);

// 应用 Sentence Detector
String sentence = "This is a sentence. This is another sentence.";
String[] sentences = sentenceDetector.sentDetect(sentence);

Tokenizer API

Tokenizer API 可以将文本划分为单词、数字和符号。使用此 API，您可以将文本转换为单词列表。此 API 提供了两个设计要点：TokenizerME 和 TokenizerModel。TokenizerModel 实例中包含 Tokenizer 的模型，TokenizerME 是 Tokenizer 的具体实现。

// 加载 Tokenizer 模型
InputStream inputStream = new FileInputStream("en-token.bin");
TokenizeModel tokenizeModel = new TokenizerModel(inputStream);

// 初始化 Tokenizer
TokenizerME tokenizer = new TokenizerME(tokenizerModel);

// 运用 Tokenizer
String sentence = "This is a sentence.";
String[] tokens = tokenizer.tokenize(sentence);

POS Tagger API

POS Tagger API 可以将单词标记成它们的词性。该 API 提供了两个类：POSTaggerME 和 POSModel。POSModel 实例是 POS Tagger 的模型，POSTaggerME 是实现 POS Tagger 的类。

// 加载 POS Tagger 模型
InputStream inputStream = new FileInputStream("en-pos-maxent.bin");
POSModel model = new POSModel(inputStream);

// 初始化 POS Tagger
POSTaggerME tagger = new POSTaggerME(model);

// 运用 POS Tagger
String sentence = "This is a sentence.";
String[] tokens = tokenizer.tokenize(sentence);
String[] tags = tagger.tag(tokens);

Chunker API

Chunker API 可以将单词分组成语法单元，例如名词短语和动词短语。此 API 提供了两个类：ChunkerME 和 ChunkerModel。ChunkerModel 实例是 Chunker 的模型，ChunkerME 是实现 Chunker 的具体类。

// 加载 Chunker 模型
InputStream inputStream = new FileInputStream("en-chunker.bin");
ChunkerModel model = new ChunkerModel(inputStream);

// 初始化 Chunker
ChunkerME chunker = new ChunkerME(model);

// 运用 Chunker
String sentence = "She ate the pizza with a fork.";
String[] tokens = tokenizer.tokenize(sentence);
String[] tags = tagger.tag(tokens);
String[] chunks = chunker.chunk(tokens, tags);

Name Finder API

Name Finder API 可以从文本中识别出命名实体，例如人名、地名、机构名等。该 API 提供了两个类：NameFinderME 和 TokenNameFinderModel。TokenNameFinderModel 实例是 Name Finder 的模型，NameFinderME 是实现 Name Finder 的类。

// 加载 Person Name Finder 模型
InputStream inputStream = new FileInputStream("en-ner-person.bin");
TokenNameFinderModel model = new TokenNameFinderModel(inputStream);

// 初始化 Person Name Finder
NameFinderME nameFinder = new NameFinderME(model);

// 运用 Person Name Finder
String sentence = "John Doe is from the United States.";
String[] tokens = tokenizer.tokenize(sentence);
Span[] nameSpans = nameFinder.find(tokens);

结论

OpenNLP 提供了一组 API，可用于执行自然语言处理任务。在许多情况下，使用 OpenNLP 可以简化处理自然语言的工作。在对自然语言的处理任务方面，OpenNLP 提供了一个很好的起点。