Apache OpenNLP介绍（一）

一、介绍

1、描述

Apache OpenNLP库是一种基于机器学习的工具包，用于处理自然语言文本。它支持最常见的NLP任务，如标记化，句子分割，词性标记，命名实体提取，分块，解析和参考解析。通常需要这些任务来构建更高级的文本处理服务。 OpenNLP还包括基于最大熵和感知器的机器学习。

OpenNLP项目的目标是为上述任务创建一个成熟的工具包。另一个目标是为各种语言提供大量预构建的模型，以及这些模型来自的注释文本资源。

2、结构

Apache OpenNLP库包含几个组件，使得能够构建一个完整的自然语言处理管道。这些组件包括：句子检测器，分词器，名称查找器，文档分类器，词性标记器，chunker，解析器，参数解析。组件包含能够执行各自然语言处理任务，训练模型以及通常还用于评估模型的部分。每个这些设施都可以通过其应用程序接口（API）访问。此外，提供命令行界面（CLI）以方便实验和训练。

3、

1、）应用程序接口（API）。通用示例

OpenNLP组件具有类似的API。通常，要执行任务，应该提供一个模型和一个输入。

模型通常通过为模型类的构造函数提供一个FileInputStream模型来加载：

InputStream modelIn = new FileInputStream("lang-model-name.bin");
try {

SomeModel model = new SomeModel(modelIn);

}
catch (IOException e) {
//handle the exception
}
finally {
if (null != modelIn) {
try {
modelIn.close();
}
catch (IOException e) {
}
}
}
2、）加载模型后，工具本身可以实例化。

ToolName toolName = new ToolName(model);

3、）在实例化工具之后，可以执行处理任务。输入和输出格式是特定于工具的，但通常输出是一个字符串数组，输入是字符串或字符串数组。

String output[] = toolName.executeTask("This is a sample text.");

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