automatic import of python-pyhanlpopeneuler20.03

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diff --git a/python-pyhanlp.spec b/python-pyhanlp.spec
new file mode 100644
index 0000000..1aa0f1f
--- /dev/null
+++ b/python-pyhanlp.spec
@@ -0,0 +1,585 @@
+%global _empty_manifest_terminate_build 0
+Name:		python-pyhanlp
+Version:	0.1.84
+Release:	1
+Summary:	Python wrapper for HanLP: Han Language Processing
+License:	Apache License 2.0
+URL:		https://github.com/hankcs/pyhanlp
+Source0:	https://mirrors.nju.edu.cn/pypi/web/packages/d2/fa/19ca69e0b94bbd9fed93272e5952d2308c13688647fac779a52729fa801f/pyhanlp-0.1.84.tar.gz
+BuildArch:	noarch
+
+
+%description
+# pyhanlp: Python interfaces for HanLP1.x
+
+![pypi](https://img.shields.io/pypi/v/pyhanlp) [![Downloads](https://pepy.tech/badge/pyhanlp)](https://pepy.tech/project/pyhanlp) [![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/hankcs/pyhanlp)](https://github.com/hankcs/pyhanlp/blob/master/LICENSE) [![Run Jupyter](https://img.shields.io/badge/Run-Jupyter-orange?style=flat&logo=Jupyter)](https://play.hanlp.ml/run/pyhanlp) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/pyhanlp.git/master?filepath=tests%2Fbook%2Findex.ipynb)
+
+[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)的Python接口，支持自动下载与升级[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)，兼容Python<=3.8。内部算法经过工业界和学术界考验，配套书籍[《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)已经出版，欢迎查阅[随书代码](https://github.com/hankcs/pyhanlp/tree/master/tests/book)或点击[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/pyhanlp.git/master?filepath=tests%2Fbook%2Findex.ipynb)在线运行。基于深度学习的[HanLP2.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/doc-zh)已于2020年初发布，次世代最先进的多语种NLP技术，与1.x相辅相成，平行发展。
+
+## 安装
+
+**懒人**请点击[![Run Jupyter](https://img.shields.io/badge/Run-Jupyter-orange?style=flat&logo=Jupyter)](https://play.hanlp.ml/run/pyhanlp)；**非IT人士**可直接使用[傻瓜虚拟机](https://od.hankcs.com/book/intro_nlp/%E5%82%BB%E7%93%9C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E6%9C%BA/)；**工程师**请先安装[conda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)，然后执行：
+
+```bash
+conda install -c conda-forge openjdk python=3.8 jpype1=0.7.0 -y
+pip install pyhanlp
+```
+
+使用命令`hanlp`来验证安装，如因网络等原因自动安装失败，可参考[手动配置](https://github.com/hankcs/pyhanlp/wiki/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE)或[Windows指南](https://github.com/hankcs/pyhanlp/wiki/Windows)。
+
+## 命令行
+
+### 中文分词
+
+使用命令`hanlp segment`进入交互分词模式，输入一个句子并回车，[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)会输出分词结果：
+
+```python
+$ hanlp segment
+商品和服务
+商品/n 和/cc 服务/vn
+当下雨天地面积水分外严重
+当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/a
+龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生
+龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi
+```
+
+还可以重定向输入输出到文件等：
+
+```python
+$ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐'               
+欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi
+```
+
+### 依存句法分析
+
+命令为`hanlp parse`，同样支持交互模式和重定向：
+
+```python
+$ hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。'         
+1	徐先生	徐先生	nh	nr	_	4	主谓关系	_	_
+2	还	还	d	d	_	4	状中结构	_	_
+3	具体	具体	a	a	_	4	状中结构	_	_
+4	帮助	帮助	v	v	_	0	核心关系	_	_
+5	他	他	r	rr	_	4	兼语	_	_
+6	确定	确定	v	v	_	4	动宾关系	_	_
+7	了	了	u	ule	_	6	右附加关系	_	_
+8	把	把	p	pba	_	15	状中结构	_	_
+9	画	画	v	v	_	8	介宾关系	_	_
+10	雄鹰	雄鹰	n	n	_	9	动宾关系	_	_
+11	、	、	wp	w	_	12	标点符号	_	_
+12	松鼠	松鼠	n	n	_	10	并列关系	_	_
+13	和	和	c	cc	_	14	左附加关系	_	_
+14	麻雀	麻雀	n	n	_	10	并列关系	_	_
+15	作为	作为	p	p	_	6	动宾关系	_	_
+16	主攻	主攻	v	vn	_	17	定中关系	_	_
+17	目标	目标	n	n	_	15	动宾关系	_	_
+18	。	。	wp	w	_	4	标点符号	_	_
+```
+
+### 服务器
+
+通过`hanlp serve`来启动内置的http服务器，默认本地访问地址为：http://localhost:8765 ；也可以访问官网演示页面：http://hanlp.hankcs.com/ 。
+
+### 升级
+
+通过`hanlp update`命令来将[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)升级到最新版。该命令会获取[HanLP主项目最新版本](https://github.com/hankcs/HanLP/releases)并自动下载安装。
+
+欢迎通过`hanlp --help`查看最新帮助手册。
+
+## API
+
+通过工具类[`HanLP`](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/src/main/java/com/hankcs/hanlp/HanLP.java#L55)调用常用接口：
+
+```python
+from pyhanlp import *
+
+print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))
+for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'):
+    print('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性
+testCases = [
+    "商品和服务",
+    "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
+    "买水果然后来世博园最后去世博会",
+    "中国的首都是北京",
+    "欢迎新老师生前来就餐",
+    "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作",
+    "随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"]
+for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))
+# 关键词提取
+document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，" \
+           "根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，" \
+           "有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，" \
+           "严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"
+print(HanLP.extractKeyword(document, 2))
+# 自动摘要
+print(HanLP.extractSummary(document, 3))
+# 依存句法分析
+print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))
+```
+
+### 更多功能
+
+更多功能，包括但不限于：
+
+- 自定义词典
+- 极速词典分词
+- 索引分词
+- CRF分词
+- 感知机词法分析
+- 臺灣正體、香港繁體
+- 关键词提取、自动摘要
+- 文本分类、情感分析
+
+请阅读[HanLP主项目文档](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/README.md)和[demos目录](https://github.com/hankcs/pyhanlp/tree/master/tests/demos)以了解更多。调用更底层的API需要参考Java语法用JClass引入更深的类路径。以感知机词法分析器为例，这个类位于包名[`com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer`](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/src/main/java/com/hankcs/hanlp/model/perceptron/PerceptronLexicalAnalyzer.java)下，所以先用`JClass`得到类，然后就可以调用了：
+
+```
+PerceptronLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer')
+analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
+print(analyzer.analyze("上海华安工业（集团）公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观"))
+```
+
+输出：
+
+```
+[上海/ns 华安/nz 工业/n （/w 集团/n ）/w 公司/n]/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国/ns 纽约/ns 现代/t 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v
+```
+
+如果你需要多线程安全性，可使用`SafeJClass`；如果你需要延迟加载，可使用`LazyLoadingJClass`。如果你经常使用某个类，欢迎将其写入`pyhanlp/__init__.py`中并提交pull request，谢谢！
+
+## 与其他项目共享data
+
+[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)具备高度可自定义的特点，所有模型和词典都可以自由替换。如果你希望与别的项目共享同一套data，只需将该项目的配置文件`hanlp.properties`拷贝到pyhanlp的安装目录下即可。本机安装目录可以通过`hanlp --version`获取。
+
+同时，还可以通过`--config`临时加载另一个配置文件：
+
+```
+hanlp segment --config path/to/another/hanlp.properties
+```
+
+## 测试
+
+```
+git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git
+cd pyhanlp
+pip install -e .
+python tests/test_hanlp.py
+```
+
+## 反馈
+
+任何bug，请前往[HanLP issue区](https://github.com/hankcs/HanLP/issues)。提问请上[论坛](https://bbs.hankcs.com/)反馈，谢谢。
+
+## [《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)
+
+自然语言处理是一门博大精深的学科，掌握理论才能发挥出工具的全部性能。新手可考虑这本入门书：
+
+![img](http://file.hankcs.com/img/nlp-book-squre.jpg)
+
+一本配套HanLP的NLP入门书，基础理论与生产代码并重，Python与Java双实现。从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。
+
+[《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)由南方科技大学数学系创系主任夏志宏、微软亚洲研究院副院长周明、字节跳动人工智能实验室总监李航、华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群、小米人工智能实验室主任兼NLP首席科学家王斌、中国科学院自动化研究所研究员宗成庆、清华大学副教授刘知远、北京理工大学副教授张华平和52nlp作序推荐。感谢各位前辈老师，希望这个项目和这本书能成为大家工程和学习上的“蝴蝶效应”，帮助大家在NLP之路上蜕变成蝶。
+
+## 授权协议
+
+Apache License 2.0
+
+%package -n python3-pyhanlp
+Summary:	Python wrapper for HanLP: Han Language Processing
+Provides:	python-pyhanlp
+BuildRequires:	python3-devel
+BuildRequires:	python3-setuptools
+BuildRequires:	python3-pip
+%description -n python3-pyhanlp
+# pyhanlp: Python interfaces for HanLP1.x
+
+![pypi](https://img.shields.io/pypi/v/pyhanlp) [![Downloads](https://pepy.tech/badge/pyhanlp)](https://pepy.tech/project/pyhanlp) [![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/hankcs/pyhanlp)](https://github.com/hankcs/pyhanlp/blob/master/LICENSE) [![Run Jupyter](https://img.shields.io/badge/Run-Jupyter-orange?style=flat&logo=Jupyter)](https://play.hanlp.ml/run/pyhanlp) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/pyhanlp.git/master?filepath=tests%2Fbook%2Findex.ipynb)
+
+[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)的Python接口，支持自动下载与升级[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)，兼容Python<=3.8。内部算法经过工业界和学术界考验，配套书籍[《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)已经出版，欢迎查阅[随书代码](https://github.com/hankcs/pyhanlp/tree/master/tests/book)或点击[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/pyhanlp.git/master?filepath=tests%2Fbook%2Findex.ipynb)在线运行。基于深度学习的[HanLP2.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/doc-zh)已于2020年初发布，次世代最先进的多语种NLP技术，与1.x相辅相成，平行发展。
+
+## 安装
+
+**懒人**请点击[![Run Jupyter](https://img.shields.io/badge/Run-Jupyter-orange?style=flat&logo=Jupyter)](https://play.hanlp.ml/run/pyhanlp)；**非IT人士**可直接使用[傻瓜虚拟机](https://od.hankcs.com/book/intro_nlp/%E5%82%BB%E7%93%9C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E6%9C%BA/)；**工程师**请先安装[conda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)，然后执行：
+
+```bash
+conda install -c conda-forge openjdk python=3.8 jpype1=0.7.0 -y
+pip install pyhanlp
+```
+
+使用命令`hanlp`来验证安装，如因网络等原因自动安装失败，可参考[手动配置](https://github.com/hankcs/pyhanlp/wiki/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE)或[Windows指南](https://github.com/hankcs/pyhanlp/wiki/Windows)。
+
+## 命令行
+
+### 中文分词
+
+使用命令`hanlp segment`进入交互分词模式，输入一个句子并回车，[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)会输出分词结果：
+
+```python
+$ hanlp segment
+商品和服务
+商品/n 和/cc 服务/vn
+当下雨天地面积水分外严重
+当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/a
+龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生
+龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi
+```
+
+还可以重定向输入输出到文件等：
+
+```python
+$ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐'               
+欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi
+```
+
+### 依存句法分析
+
+命令为`hanlp parse`，同样支持交互模式和重定向：
+
+```python
+$ hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。'         
+1	徐先生	徐先生	nh	nr	_	4	主谓关系	_	_
+2	还	还	d	d	_	4	状中结构	_	_
+3	具体	具体	a	a	_	4	状中结构	_	_
+4	帮助	帮助	v	v	_	0	核心关系	_	_
+5	他	他	r	rr	_	4	兼语	_	_
+6	确定	确定	v	v	_	4	动宾关系	_	_
+7	了	了	u	ule	_	6	右附加关系	_	_
+8	把	把	p	pba	_	15	状中结构	_	_
+9	画	画	v	v	_	8	介宾关系	_	_
+10	雄鹰	雄鹰	n	n	_	9	动宾关系	_	_
+11	、	、	wp	w	_	12	标点符号	_	_
+12	松鼠	松鼠	n	n	_	10	并列关系	_	_
+13	和	和	c	cc	_	14	左附加关系	_	_
+14	麻雀	麻雀	n	n	_	10	并列关系	_	_
+15	作为	作为	p	p	_	6	动宾关系	_	_
+16	主攻	主攻	v	vn	_	17	定中关系	_	_
+17	目标	目标	n	n	_	15	动宾关系	_	_
+18	。	。	wp	w	_	4	标点符号	_	_
+```
+
+### 服务器
+
+通过`hanlp serve`来启动内置的http服务器，默认本地访问地址为：http://localhost:8765 ；也可以访问官网演示页面：http://hanlp.hankcs.com/ 。
+
+### 升级
+
+通过`hanlp update`命令来将[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)升级到最新版。该命令会获取[HanLP主项目最新版本](https://github.com/hankcs/HanLP/releases)并自动下载安装。
+
+欢迎通过`hanlp --help`查看最新帮助手册。
+
+## API
+
+通过工具类[`HanLP`](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/src/main/java/com/hankcs/hanlp/HanLP.java#L55)调用常用接口：
+
+```python
+from pyhanlp import *
+
+print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))
+for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'):
+    print('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性
+testCases = [
+    "商品和服务",
+    "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
+    "买水果然后来世博园最后去世博会",
+    "中国的首都是北京",
+    "欢迎新老师生前来就餐",
+    "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作",
+    "随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"]
+for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))
+# 关键词提取
+document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，" \
+           "根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，" \
+           "有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，" \
+           "严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"
+print(HanLP.extractKeyword(document, 2))
+# 自动摘要
+print(HanLP.extractSummary(document, 3))
+# 依存句法分析
+print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))
+```
+
+### 更多功能
+
+更多功能，包括但不限于：
+
+- 自定义词典
+- 极速词典分词
+- 索引分词
+- CRF分词
+- 感知机词法分析
+- 臺灣正體、香港繁體
+- 关键词提取、自动摘要
+- 文本分类、情感分析
+
+请阅读[HanLP主项目文档](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/README.md)和[demos目录](https://github.com/hankcs/pyhanlp/tree/master/tests/demos)以了解更多。调用更底层的API需要参考Java语法用JClass引入更深的类路径。以感知机词法分析器为例，这个类位于包名[`com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer`](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/src/main/java/com/hankcs/hanlp/model/perceptron/PerceptronLexicalAnalyzer.java)下，所以先用`JClass`得到类，然后就可以调用了：
+
+```
+PerceptronLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer')
+analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
+print(analyzer.analyze("上海华安工业（集团）公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观"))
+```
+
+输出：
+
+```
+[上海/ns 华安/nz 工业/n （/w 集团/n ）/w 公司/n]/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国/ns 纽约/ns 现代/t 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v
+```
+
+如果你需要多线程安全性，可使用`SafeJClass`；如果你需要延迟加载，可使用`LazyLoadingJClass`。如果你经常使用某个类，欢迎将其写入`pyhanlp/__init__.py`中并提交pull request，谢谢！
+
+## 与其他项目共享data
+
+[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)具备高度可自定义的特点，所有模型和词典都可以自由替换。如果你希望与别的项目共享同一套data，只需将该项目的配置文件`hanlp.properties`拷贝到pyhanlp的安装目录下即可。本机安装目录可以通过`hanlp --version`获取。
+
+同时，还可以通过`--config`临时加载另一个配置文件：
+
+```
+hanlp segment --config path/to/another/hanlp.properties
+```
+
+## 测试
+
+```
+git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git
+cd pyhanlp
+pip install -e .
+python tests/test_hanlp.py
+```
+
+## 反馈
+
+任何bug，请前往[HanLP issue区](https://github.com/hankcs/HanLP/issues)。提问请上[论坛](https://bbs.hankcs.com/)反馈，谢谢。
+
+## [《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)
+
+自然语言处理是一门博大精深的学科，掌握理论才能发挥出工具的全部性能。新手可考虑这本入门书：
+
+![img](http://file.hankcs.com/img/nlp-book-squre.jpg)
+
+一本配套HanLP的NLP入门书，基础理论与生产代码并重，Python与Java双实现。从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。
+
+[《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)由南方科技大学数学系创系主任夏志宏、微软亚洲研究院副院长周明、字节跳动人工智能实验室总监李航、华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群、小米人工智能实验室主任兼NLP首席科学家王斌、中国科学院自动化研究所研究员宗成庆、清华大学副教授刘知远、北京理工大学副教授张华平和52nlp作序推荐。感谢各位前辈老师，希望这个项目和这本书能成为大家工程和学习上的“蝴蝶效应”，帮助大家在NLP之路上蜕变成蝶。
+
+## 授权协议
+
+Apache License 2.0
+
+%package help
+Summary:	Development documents and examples for pyhanlp
+Provides:	python3-pyhanlp-doc
+%description help
+# pyhanlp: Python interfaces for HanLP1.x
+
+![pypi](https://img.shields.io/pypi/v/pyhanlp) [![Downloads](https://pepy.tech/badge/pyhanlp)](https://pepy.tech/project/pyhanlp) [![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/hankcs/pyhanlp)](https://github.com/hankcs/pyhanlp/blob/master/LICENSE) [![Run Jupyter](https://img.shields.io/badge/Run-Jupyter-orange?style=flat&logo=Jupyter)](https://play.hanlp.ml/run/pyhanlp) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/pyhanlp.git/master?filepath=tests%2Fbook%2Findex.ipynb)
+
+[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)的Python接口，支持自动下载与升级[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)，兼容Python<=3.8。内部算法经过工业界和学术界考验，配套书籍[《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)已经出版，欢迎查阅[随书代码](https://github.com/hankcs/pyhanlp/tree/master/tests/book)或点击[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/pyhanlp.git/master?filepath=tests%2Fbook%2Findex.ipynb)在线运行。基于深度学习的[HanLP2.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/doc-zh)已于2020年初发布，次世代最先进的多语种NLP技术，与1.x相辅相成，平行发展。
+
+## 安装
+
+**懒人**请点击[![Run Jupyter](https://img.shields.io/badge/Run-Jupyter-orange?style=flat&logo=Jupyter)](https://play.hanlp.ml/run/pyhanlp)；**非IT人士**可直接使用[傻瓜虚拟机](https://od.hankcs.com/book/intro_nlp/%E5%82%BB%E7%93%9C%E8%99%9A%E6%8B%9F%E6%9C%BA/)；**工程师**请先安装[conda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)，然后执行：
+
+```bash
+conda install -c conda-forge openjdk python=3.8 jpype1=0.7.0 -y
+pip install pyhanlp
+```
+
+使用命令`hanlp`来验证安装，如因网络等原因自动安装失败，可参考[手动配置](https://github.com/hankcs/pyhanlp/wiki/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE)或[Windows指南](https://github.com/hankcs/pyhanlp/wiki/Windows)。
+
+## 命令行
+
+### 中文分词
+
+使用命令`hanlp segment`进入交互分词模式，输入一个句子并回车，[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)会输出分词结果：
+
+```python
+$ hanlp segment
+商品和服务
+商品/n 和/cc 服务/vn
+当下雨天地面积水分外严重
+当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/a
+龚学平等领导说,邓颖超生前杜绝超生
+龚学平/nr 等/udeng 领导/n 说/v ,/w 邓颖超/nr 生前/t 杜绝/v 超生/vi
+```
+
+还可以重定向输入输出到文件等：
+
+```python
+$ hanlp segment <<< '欢迎新老师生前来就餐'               
+欢迎/v 新/a 老/a 师生/n 前来/vi 就餐/vi
+```
+
+### 依存句法分析
+
+命令为`hanlp parse`，同样支持交互模式和重定向：
+
+```python
+$ hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。'         
+1	徐先生	徐先生	nh	nr	_	4	主谓关系	_	_
+2	还	还	d	d	_	4	状中结构	_	_
+3	具体	具体	a	a	_	4	状中结构	_	_
+4	帮助	帮助	v	v	_	0	核心关系	_	_
+5	他	他	r	rr	_	4	兼语	_	_
+6	确定	确定	v	v	_	4	动宾关系	_	_
+7	了	了	u	ule	_	6	右附加关系	_	_
+8	把	把	p	pba	_	15	状中结构	_	_
+9	画	画	v	v	_	8	介宾关系	_	_
+10	雄鹰	雄鹰	n	n	_	9	动宾关系	_	_
+11	、	、	wp	w	_	12	标点符号	_	_
+12	松鼠	松鼠	n	n	_	10	并列关系	_	_
+13	和	和	c	cc	_	14	左附加关系	_	_
+14	麻雀	麻雀	n	n	_	10	并列关系	_	_
+15	作为	作为	p	p	_	6	动宾关系	_	_
+16	主攻	主攻	v	vn	_	17	定中关系	_	_
+17	目标	目标	n	n	_	15	动宾关系	_	_
+18	。	。	wp	w	_	4	标点符号	_	_
+```
+
+### 服务器
+
+通过`hanlp serve`来启动内置的http服务器，默认本地访问地址为：http://localhost:8765 ；也可以访问官网演示页面：http://hanlp.hankcs.com/ 。
+
+### 升级
+
+通过`hanlp update`命令来将[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)升级到最新版。该命令会获取[HanLP主项目最新版本](https://github.com/hankcs/HanLP/releases)并自动下载安装。
+
+欢迎通过`hanlp --help`查看最新帮助手册。
+
+## API
+
+通过工具类[`HanLP`](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/src/main/java/com/hankcs/hanlp/HanLP.java#L55)调用常用接口：
+
+```python
+from pyhanlp import *
+
+print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))
+for term in HanLP.segment('下雨天地面积水'):
+    print('{}\t{}'.format(term.word, term.nature)) # 获取单词与词性
+testCases = [
+    "商品和服务",
+    "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
+    "买水果然后来世博园最后去世博会",
+    "中国的首都是北京",
+    "欢迎新老师生前来就餐",
+    "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作",
+    "随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"]
+for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))
+# 关键词提取
+document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，" \
+           "根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，" \
+           "有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，" \
+           "严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"
+print(HanLP.extractKeyword(document, 2))
+# 自动摘要
+print(HanLP.extractSummary(document, 3))
+# 依存句法分析
+print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))
+```
+
+### 更多功能
+
+更多功能，包括但不限于：
+
+- 自定义词典
+- 极速词典分词
+- 索引分词
+- CRF分词
+- 感知机词法分析
+- 臺灣正體、香港繁體
+- 关键词提取、自动摘要
+- 文本分类、情感分析
+
+请阅读[HanLP主项目文档](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/README.md)和[demos目录](https://github.com/hankcs/pyhanlp/tree/master/tests/demos)以了解更多。调用更底层的API需要参考Java语法用JClass引入更深的类路径。以感知机词法分析器为例，这个类位于包名[`com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer`](https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/src/main/java/com/hankcs/hanlp/model/perceptron/PerceptronLexicalAnalyzer.java)下，所以先用`JClass`得到类，然后就可以调用了：
+
+```
+PerceptronLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronLexicalAnalyzer')
+analyzer = PerceptronLexicalAnalyzer()
+print(analyzer.analyze("上海华安工业（集团）公司董事长谭旭光和秘书胡花蕊来到美国纽约现代艺术博物馆参观"))
+```
+
+输出：
+
+```
+[上海/ns 华安/nz 工业/n （/w 集团/n ）/w 公司/n]/nt 董事长/n 谭旭光/nr 和/c 秘书/n 胡花蕊/nr 来到/v [美国/ns 纽约/ns 现代/t 艺术/n 博物馆/n]/ns 参观/v
+```
+
+如果你需要多线程安全性，可使用`SafeJClass`；如果你需要延迟加载，可使用`LazyLoadingJClass`。如果你经常使用某个类，欢迎将其写入`pyhanlp/__init__.py`中并提交pull request，谢谢！
+
+## 与其他项目共享data
+
+[HanLP1.x](https://github.com/hankcs/HanLP/tree/1.x)具备高度可自定义的特点，所有模型和词典都可以自由替换。如果你希望与别的项目共享同一套data，只需将该项目的配置文件`hanlp.properties`拷贝到pyhanlp的安装目录下即可。本机安装目录可以通过`hanlp --version`获取。
+
+同时，还可以通过`--config`临时加载另一个配置文件：
+
+```
+hanlp segment --config path/to/another/hanlp.properties
+```
+
+## 测试
+
+```
+git clone https://github.com/hankcs/pyhanlp.git
+cd pyhanlp
+pip install -e .
+python tests/test_hanlp.py
+```
+
+## 反馈
+
+任何bug，请前往[HanLP issue区](https://github.com/hankcs/HanLP/issues)。提问请上[论坛](https://bbs.hankcs.com/)反馈，谢谢。
+
+## [《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)
+
+自然语言处理是一门博大精深的学科，掌握理论才能发挥出工具的全部性能。新手可考虑这本入门书：
+
+![img](http://file.hankcs.com/img/nlp-book-squre.jpg)
+
+一本配套HanLP的NLP入门书，基础理论与生产代码并重，Python与Java双实现。从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。
+
+[《自然语言处理入门》](http://nlp.hankcs.com/book.php)由南方科技大学数学系创系主任夏志宏、微软亚洲研究院副院长周明、字节跳动人工智能实验室总监李航、华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群、小米人工智能实验室主任兼NLP首席科学家王斌、中国科学院自动化研究所研究员宗成庆、清华大学副教授刘知远、北京理工大学副教授张华平和52nlp作序推荐。感谢各位前辈老师，希望这个项目和这本书能成为大家工程和学习上的“蝴蝶效应”，帮助大家在NLP之路上蜕变成蝶。
+
+## 授权协议
+
+Apache License 2.0
+
+%prep
+%autosetup -n pyhanlp-0.1.84
+
+%build
+%py3_build
+
+%install
+%py3_install
+install -d -m755 %{buildroot}/%{_pkgdocdir}
+if [ -d doc ]; then cp -arf doc %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d docs ]; then cp -arf docs %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d example ]; then cp -arf example %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d examples ]; then cp -arf examples %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+pushd %{buildroot}
+if [ -d usr/lib ]; then
+	find usr/lib -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/lib64 ]; then
+	find usr/lib64 -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/bin ]; then
+	find usr/bin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/sbin ]; then
+	find usr/sbin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+touch doclist.lst
+if [ -d usr/share/man ]; then
+	find usr/share/man -type f -printf "/%h/%f.gz\n" >> doclist.lst
+fi
+popd
+mv %{buildroot}/filelist.lst .
+mv %{buildroot}/doclist.lst .
+
+%files -n python3-pyhanlp -f filelist.lst
+%dir %{python3_sitelib}/*
+
+%files help -f doclist.lst
+%{_docdir}/*
+
+%changelog
+* Fri May 05 2023 Python_Bot <Python_Bot@openeuler.org> - 0.1.84-1
+- Package Spec generated