<jupyter_start><jupyter_text>点击下列图标在线运行HanLP		 安装 无论是Windows、Linux还是macOS，HanLP的安装只需一句话搞定：<jupyter_code>!pip install hanlp -U<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>加载模型HanLP的工作流程是先加载模型，模型的标示符存储在`hanlp.pretrained`这个包中，按照NLP任务归类。<jupyter_code>import hanlp
hanlp.pretrained.srl.ALL # 语种见名称最后一个字段或相应语料库<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>调用`hanlp.load`进行加载，模型会自动下载到本地缓存：<jupyter_code>srl = hanlp.load('CPB3_SRL_ELECTRA_SMALL')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>语义角色分析为已分词的句子执行语义角色分析：<jupyter_code>srl(['2021年', 'HanLPv2.1', '为', '生产', '环境', '带来', '次', '世代', '最', '先进', '的', '多', '语种', 'NLP', '技术', '。'])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>语义角色标注结果中每个四元组的格式为`[论元或谓词, 语义角色标签, 起始下标, 终止下标]`。其中，谓词的语义角色标签为`PRED`，起止下标对应单词数组。 遍历谓词论元结构：<jupyter_code>for i, pas in enumerate(srl(['2021年', 'HanLPv2.1', '为', '生产', '环境', '带来', '次', '世代', '最', '先进', '的', '多', '语种', 'NLP', '技术', '。'])):
    print(f'第{i+1}个谓词论元结构：')
    for form, role, begin, end in pas:
        print(f'{form} = {role} at [{begin}, {end}]')<jupyter_output>第1个谓词论元结构：
2021年 = ARGM-TMP at [0, 1]
HanLPv2.1 = ARG0 at [1, 2]
为生产环境 = ARG2 at [2, 5]
带来 = PRED at [5, 6]
次世代最先进的多语种NLP技术 = ARG1 at [6, 15]
第2个谓词论元结构：
次世代 = ARGM-TMP at [6, 8]
最 = ARGM-ADV at [8, 9]
先进 = PRED at [9, 10]
技术 = ARG0 at [14, 15]
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