搜索研究与资料 · 工具介绍
HanLP
多语种自然语言处理工具包，可通过本地模型进行分词、词性标注、实体识别和句法分析。
HanLP 能做什么
多语种自然语言处理工具包，可通过本地模型进行分词、词性标注、实体识别和句法分析。
- 模型训练与部署
如何使用 HanLP
分析中文文本并输出结构化标注
准备输入
- 有权处理的中文文本
- 所需任务对应的预训练模型
- 符合模型要求的 Python 环境
操作步骤
- 核对模型使用条件，选择多任务模型或需要的单任务流水线。
- 按句子拆分文本；加载模型后将句子列表作为输入，只保留任务需要的处理项。
- 读取兼容 JSON 与 dict 的 Document 结果，检查分词、实体和句法标注，再连接后续业务。
预期交付物
- 包含文本标注的 Document 结果
源代码许可与预训练模型授权应分别核对，不能默认所有模型均可免费商用；单任务和多任务模型的速度、精度也有差异。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估HanLP
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
