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pyhanlp 中文词性标注与分词简介 pyhanlp实现的分词器有很多，同时pyhanlp获取hanlp中分词器也有两种方式第一种是直接从封装好的hanlp类中获取，这种获取方式一共可以获取五种分词器，而现在默认的就是第一种维特比分词器1.维特比 (viterbi)：效率和效果的最佳平衡。也是最短路分词，HanLP最短路求解采用Viterbi算法2.双数组trie树 (dat)：极速词

Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情，因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境，最终却不知道什么原因无法创建成功。但对新手来说，运行环境搭建不成功的概率还蛮高的。

自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。

HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵。想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析。在作者的原文中，有几个问题，为了便于说明，这里首先给出短语提取的原理。在文末在给出pyhanlp的调用代码。