$ 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

$ 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

$ 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	_	_

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。"))