一、哈工大 LTP
LTP（Language Technology Platform）中文为语言技术平台，是哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的一整套中文语言处理系统。LTP 制定了基于 XML 的语言处理结果表示，并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块（包括词法、句法、语义等 6 项中文处理核心技术），以及基于动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）的应用程序接口，可视化工具，并且能够以网络服务的形式进行使用。
- LTP开发文档：
https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html - 语言云LTP-Cloud：
http://www.ltp-cloud.com/ - 模型下载地址：
http://ltp.ai/download.html
二 . pyltp 终极安装
下面介绍 Windows10 Python 环境下 LTP 的扩展包 pyltp 安装过程。
1. 常见错误
大家通常会调用 “pip install pyltp” 安装该扩展包，但会遇到各种错误，下面介绍一种可行的方法。
2. 安装pyltp包
首先，安装 Python3.6 环境，如下图所示“python-3.6.7-amd64.exe”。
接着，下载 pyltp 扩展包的 whl 文件至本地，调用 CMD 环境进行安装，注意需要将所在文件的路径写清楚。
- pyltp-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl （对应Python3.5版本）
- pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl （对应Python3.6版本）
- pip install C:\Python36\Scripts\pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
whl下载地址：
https://download.csdn.net/download/qq_22521211/10460778
注意，如果报错“error：Microsoft Visual C++ 9.0 is required”，则安装下面 exe文件。
3 .下载模型文件
最后需要下载模型文件，其下载地址为：
- 百度云
https://pan.baidu.com/share/link?shareid=1988562907&uk=2738088569#list/path=%2F - 七牛云
http://ltp.ai/download.html
本文下载 3.4 版本的模型，下载解压如下图所示：
在编写代码时，需要导入指定文件夹中的模型，再进行中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等分析。例如：
pdir='AgriKG\\ltp\\pos.model'
pos = Postagger()
pos.load(pdir)
postags = pos.postag(word) #基于分词得到的list将下词性标注
postags = list(postags)
print(u"词性:", postags)
分词、词性标注、句法分析一系列任务之间存在依赖关系。举例来讲，对于词性标注，必须在分词结果之上进行才有意义。LTP 中提供的 5 种分析之间的依赖关系如下所示：
讲到这里，哈工大 pyltp 基本安装成功，接下来将介绍它的基本用法。
基础性文章，希望对入门者有所帮助。
三.中文分句和分词
- 官方文档：
https://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.html#id13 - 实现原理：
https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/theory.html#customized-cws-reference-label
1.中文分句
from pyltp import SentenceSplitter
from pyltp import Segmentor
from pyltp import Postagger
from pyltp import NamedEntityRecognizer
#分句
text = "贵州财经大学要举办大数据比赛吗？那让欧几里得去问问看吧！其实是在贵阳花溪区吧。"
sents = SentenceSplitter.split(text)
print('\n'.join(sents))
中文分句的输出结果如下所示：
- 贵州财经大学要举办大数据比赛吗？
- 那让欧几里得去问问看吧！
- 其实是在贵阳花溪区吧。
2.中文分词
from pyltp import SentenceSplitter
from pyltp import Segmentor
from pyltp import Postagger
from pyltp import NamedEntityRecognizer
text = "贵州财经大学要举办大数据比赛吗？那让欧几里得去问问看吧！其实是在贵阳花溪区吧。"
#中文分词
segmentor = Segmentor() #初始化实例
segmentor.load("AgriKG\\ltp\\cws.model") #加载模型
words = segmentor.segment(text) #分词
print(type(words))
print(' '.join(words))
segmentor.release() #释放模型
输出结果如下所示（人工换行）：
- <class ‘pyltp.VectorOfString’>
- 贵州 财经 大学 要 举办 大 数据 比赛 吗 ？
- 那 让 欧 几 里 得 去 问问 看 吧 ！
- 其实 是 在 贵阳 花溪区 吧 。