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news 2026/4/7 6:51:02

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. # 📑前言
本文主要是SpringBoot进行自然语言处理，利用Hanlp进行文本情感分析，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️

🎬作者简介：大家好，我是青衿🥇
☁️博客首页：CSDN主页放风讲故事
🌄每日一句：努力一点，优秀一点

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**目录**
一、说明
二、自然语言处理简介
三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念
- 语料库
- 用Map描述
- 用文件夹描述
- 数据集实现
- 训练
- 分词
- 特征提取
- 调参调参
- 训练
- 模型
- 分类
- 情感分析
四、具体流程
- 特征提取
- 训练
- 测试结果
📑文章末尾

一、说明

自然语言处理已经进入大模型时代，然而从业人员必须了解整个知识体系、发展过程、知识结构，应用范围等一系列知识。本篇将报道此类概况。

二、自然语言处理简介

自然语言处理，或简称NLP，是处理和转换文本的计算机科学学科。它由几个任务组成，这些任务从标记化开始，将文本分成单独的意义单位，应用句法和语义分析来生成抽象的知识表示，然后再次将该表示转换为文本，用于翻译、问答或对话等目的。
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三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念

语料库

本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。

用Map描述

这种关系可以用Java的Map<String, String[]>来描述，其key代表类目，value代表该类目下的所有文档。用户可以利用自己的文本读取模块构造一个Map<String, String[]>形式的中间语料库，然后利用IDataSet#add(java.util.Map<java.lang.String,java.lang.String[]>)接口将其加入到训练语料库中。

用文件夹描述

这种树形结构也很适合用文件夹描述，即：

/*** 加载数据集** @param folderPath  分类语料的根目录.目录必须满足如下结构:<br>*                    根目录<br>*                    ├── 分类A<br>*                    │   └── 1.txt<br>*                    │   └── 2.txt<br>*                    │   └── 3.txt<br>*                    ├── 分类B<br>*                    │   └── 1.txt<br>*                    │   └── ...<br>*                    └── ...<br>*

每个分类里面都是一些文本文档。任何满足此格式的语料库都可以直接加载。

数据集实现

考虑到大规模训练的时候，文本数量达到千万级，无法全部加载到内存中，所以本系统实现了基于文件系统的FileDataSet。同时，在服务器资源许可的情况下，可以使用基于内存的MemoryDataSet，提高加载速度。两者的继承关系如下：

训练

训练指的是，利用给定训练集寻找一个能描述这种语言现象的模型的过程。开发者只需调用train接口即可，但在实现中，有许多细节。

分词

目前，本系统中的分词器接口一共有两种实现：

但文本分类是否一定需要分词？答案是否定的。我们可以顺序选取文中相邻的两个字，作为一个“词”（术语叫bigram）。这两个字在数量很多的时候可以反映文章的主题（参考清华大学2016年的一篇论文《Zhipeng Guo, Yu Zhao, Yabin Zheng, Xiance Si, Zhiyuan Liu, Maosong Sun. THUCTC: An Efficient Chinese Text Classifier. 2016》）。这在代码中对应BigramTokenizer. 当然，也可以采用传统的分词器，如HanLPTokenizer。另外，用户也可以通过实现ITokenizer来实现自己的分词器，并通过IDataSet#setTokenizer来使其生效。

特征提取

特征提取指的是从所有词中，选取最有助于分类决策的词语。理想状态下所有词语都有助于分类决策，但现实情况是，如果将所有词语都纳入计算，则训练速度将非常慢，内存开销非常大且最终模型的体积非常大。
本系统采取的是卡方检测，通过卡方检测去掉卡方值低于一个阈值的特征，并且限定最终特征数不超过100万。

调参调参

对于贝叶斯模型，没有超参数需要调节。

训练

本系统实现的训练算法是朴素贝叶斯法，无需用户关心内部细节。另有一个子项目实现了支持向量机文本分类器，可供参考。由于依赖了第三方库，所以没有集成在本项目中。

模型

训练之后，我们就得到了一个模型，可以通过IClassifier#getModel获取到模型的引用。该接口返回一个AbstractModel对象，该对象实现了Serializable接口，可以序列化到任何地方以供部署。反序列化后的模型可以通过如下方式加载并构造分类器：

NaiveBayesModel model = (NaiveBayesModel) IOUtil.readObjectFrom(MODEL_PATH);
NaiveBayesClassifier naiveBayesClassifier = new NaiveBayesClassifier(model);

分类

通过加载模型，我们可以得到一个分类器，利用该分类器，我们就可以进行文本分类了。

IClassifier classifier = new NaiveBayesClassifier(model);

目前分类器接口中与文本分类有关的接口有如下三种：

/*** 预测分类** @param text 文本* @return 所有分类对应的分值(或概率, 需要enableProbability)* @throws IllegalArgumentException 参数错误* @throws IllegalStateException    未训练模型*/
Map<String, Double> predict(String text) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;/*** 预测分类* @param document* @return*/
Map<String, Double> predict(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;/*** 预测分类* @param document* @return* @throws IllegalArgumentException* @throws IllegalStateException*/
double[] categorize(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;/*** 预测最可能的分类* @param document* @return* @throws IllegalArgumentException* @throws IllegalStateException*/
int label(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;/*** 预测最可能的分类* @param text 文本* @return 最可能的分类* @throws IllegalArgumentException* @throws IllegalStateException*/
String classify(String text) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;/*** 预测最可能的分类* @param document 一个结构化的文档(注意!这是一个底层数据结构,请谨慎操作)* @return 最可能的分类* @throws IllegalArgumentException* @throws IllegalStateException*/
String classify(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;

classify方法直接返回最可能的类别的String形式，而predict方法返回所有类别的得分（是一个Map形式，键是类目，值是分数或概率），categorize方法返回所有类目的得分（是一个double数组，分类得分按照分类名称的字典序排列），label方法返回最可能类目的字典序。