HanLP微服务版

[sunnypandas]

我们利用当前流行的微服务框架，封装了HanLP大部分方法，通过Restfull API的方式提供微服务调用，项目地址https://github.com/sppsun/sca-best-practice ，欢迎拍砖～

[hankcs]

感谢贡献，已经收录到wiki中：https://github.com/hankcs/HanLP/wiki/%E8%A1%8D%E7%94%9F%E9%A1%B9%E7%9B%AE#hanlp%E5%BE%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E7%89%88-sppsun

[hankcs]

感谢您对HanLP1.x的支持，我一直为没有时间回复所有issue感到抱歉，希望您提的问题已经解决。或者，您可以从《自然语言处理入门》中找到答案。

时光飞逝，HanLP1.x感谢您的一路相伴。我于东部标准时间2019年12月31日发布了HanLP1.x在上一个十年最后一个版本，代号为最后的武士。此后1.x分支将提供稳定性维护，但不是未来开发的焦点。

值此2020新年之际，我很高兴地宣布，HanLP2.0发布了。HanLP2.0的愿景是下一个十年的前沿NLP技术。为此，HanLP2.0采用TensorFlow2.0实现了最前沿的深度学习模型，通过精心设计的框架支撑下游NLP任务，在海量语料库上取得了最前沿的准确率。作为第一个alpha版本，HanLP 2.0.0a0支持分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义依存分析以及文本分类。而且，这些功能并不仅限中文，而是面向全人类语种设计。HanLP2.0提供许多预训练模型，而终端用户仅需两行代码即可部署，深度学习落地不再困难。更多详情，欢迎观看HanLP2.0的介绍视频，或参与论坛讨论。

展望未来，HanLP2.0将集成1.x时代继承下来的高效率务实风范，同时冲刺前沿研究，做工业界和学术界的两栖战舰，请诸君继续多多指教，谢谢。