<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https
Step1:  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。
Step2:  调用hanlp.load进行加载，模型会自动下载到本地缓存：
Step3:  依存句法分析
依存句法分析任务的输入为已分词的一个或多个句子：
Step4:  返回对象为CoNLLSentence类型：
Step5:  打印时为CoNLL格式：
Step6:  如果不需要CoNLL格式的话，也许conll=False时的输出更加简洁：
Step7:  可视化
你可以构造一个Document实现漂亮的可视化：
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
!pip install hanlp -U
Explanation: <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https://colab.research.google.com/github/hankcs/HanLP/blob/doc-zh/plugins/hanlp_demo/hanlp_demo/zh/dep_stl.ipynb" target="_blank"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
    <a href="https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/HanLP/doc-zh?filepath=plugins%2Fhanlp_demo%2Fhanlp_demo%2Fzh%2Fdep_stl.ipynb" target="_blank"><img src="https://mybinder.org/badge_logo.svg" alt="Open In Binder"/></a>
</div>
安装
无论是Windows、Linux还是macOS，HanLP的安装只需一句话搞定：
End of explanation
import hanlp
hanlp.pretrained.dep.ALL # 语种见名称最后一个字段或相应语料库
Explanation: 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。
End of explanation
dep = hanlp.load(hanlp.pretrained.dep.CTB9_DEP_ELECTRA_SMALL)
Explanation: 调用hanlp.load进行加载，模型会自动下载到本地缓存：
End of explanation
tree = dep(["2021年", "HanLPv2.1", "带来", "次", "世代", "最", "先进", "的", "多", "语种", "NLP", "技术", "。"])
Explanation: 依存句法分析
依存句法分析任务的输入为已分词的一个或多个句子：
End of explanation
tree
Explanation: 返回对象为CoNLLSentence类型：
End of explanation
print(tree)
Explanation: 打印时为CoNLL格式：
End of explanation
dep(["2021年", "HanLPv2.1", "带来", "次", "世代", "最", "先进", "的", "多", "语种", "NLP", "技术", "。"], conll=False)
Explanation: 如果不需要CoNLL格式的话，也许conll=False时的输出更加简洁：
End of explanation
from hanlp_common.document import Document
doc = Document(
    tok=["2021年", "HanLPv2.1", "带来", "次", "世代", "最", "先进", "的", "多", "语种", "NLP", "技术", "。"],
    dep=[(3, 'tmod'), (3, 'nsubj'), (0, 'root'), (5, 'det'), (7, 'dep'), (7, 'advmod'), (12, 'rcmod'), (7, 'cpm'), (10, 'nummod'), (12, 'nn'), (12, 'nn'), (3, 'dobj'), (3, 'punct')]
)
doc.pretty_print()
Explanation: 可视化
你可以构造一个Document实现漂亮的可视化：
End of explanation
<END_TASK>