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依存句法分析

依存句法分析,是指识别语句中词与词之间的依存关系,并揭示其句法结构,包括主谓关系、动宾关系、核心关系等。用依存语言学来理解语义,精准掌握用户意图

产品优势

架构清晰
基于ArcEager转移系统的柱搜索依存句法分析器
语料时新
依托不同语料库,包含丰富的中文依存句法标注数据
多语言支持
使用了斯坦福中文依存体系,以及多语种依存体系,支持多语种模式

模型介绍

依存句法分析

依存句法分析可以帮助我们去理解文本含义,语法分析是理解语言的重要一环,如果一个人只背单词而不学语法,看到长句子时依然无法理解语义,机器系统也是一样的道理。 语法分析目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构,通常是树形结构。而依存句法理论认为词与词之间存在主从关系,在一个句子中如果一个词修饰另外一个词,称修饰词为从属词,被修饰的词称为支配词,两者之间的语法关系成为依存关系。如“大梦想”中形容词大和名词梦想之间的依存关系为“定中关系”,即定语和中心语,“大”修饰“梦想”...

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应用场景

  • 用户画像
  • 信息抽取
  • 对话问答
  • 数据挖掘
  • 内容审核

千人千面分析

以第三方数据为研究基础,以完善企业及各人画像。助力企业潜在客户获取,风险管控,辅助发现不良资产、企业风险
可作用于金融风险管理和反欺诈、ToB商户赋能、辅助信贷审核等应用场景

电商客服咨询

接受用户用自然语言提出的问题,并返回尽可能简洁、准确的答案,可极大提高用户检索信息的效率
可作用于语音助手(智慧硬件)、百科问答、闲聊机器人等应用场景

简历精准匹配

从非结构化或者半结构化的文本中抽取需要的信息,结合语义关系让计算机具备文字阅读能力,自动处理海量文本数据,为企业降本增效
可作用于合同文档解析、客户意见分析等应用场景

数据决策辅助

针对海量数据中特定词性的词语进行挖掘,对下游任务提供支撑服务
可作用于决策辅助、舆情分析、用户反馈等场景

APP/社区评论留言

基于海量的样本数据,协同智慧策略定制,高效过滤色情、广告、涉政、暴恐等多类垃圾文字及敏感词,违禁变种
可作用于即时通讯违规传播、虚假商业推广反制、用户黑白名单管理等应用场景

生成接口

依存句法分析

API地址
参数说明
    • 接口示例

    • 接口地址:/dependency/dependency
    • token:2145fa74hf61jf9a8vj417a9341123sd
    • 建立时间:2020-01-01 00:00:00
    • 备注:

    停用 启用 删除
    • 接口地址:{{item.url}}
    • token:{{item.token}}
    • 建立时间:{{item.createDate}}
    • 备注:
      保存取消

    已启用 已停用 停用 启用 删除
请求方式

POST

请求参数
参数名称 参数说明 请求类型 是否必须 数据类型
text 已完成分词的文本 Body:form-data true string
token 使用API时系统需要验证的身份信息 Headers true string

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使用教程

常见问题