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1 Jieba
说到分词工具第一个想到的肯定是家喻户晓的“结巴”中文分词#xff0c;主…工具篇
下面列了几个较为主流的分词工具排名不分先后大家自行试用相关的paper请在订阅号「夕小瑶的卖萌屋」后台回复【中文分词】领取。
1 Jieba
说到分词工具第一个想到的肯定是家喻户晓的“结巴”中文分词主要算法是前面讲到的基于统计的最短路径词图切分近期还内置了百度飞桨的预训练模型大规模蒸馏的前沿分词模型。
github项目地址https://github.com/fxsjy/jieba 2 THULACTHU Lexical Analyzer for Chinese
由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包具有中文分词和词性标注功能。该工具所采用的分词模型为结构化感知机。更多算法细节请参考github项目和阅读论文原文。
github项目地址https://github.com/thunlp/THULAC
论文链接https://www.mitpressjournals.org/doi/pdf/10.1162/coli.2009.35.4.35403
使用示例
#THULAC
#pip install thulac
import thulacsentence 不会讲课的程序员不是一名好的算法工程师
thu1 thulac.thulac(seg_onlyTrue) #只分词
text thu1.cut(sentence, textTrue) #进行一句话分词
print(THULAC: text)#output
#Model loaded succeed
#THULAC: 不 会 讲课 的 程序员 不 是 一 名 好 的 算法 工程师 3 NLPIR-ICTCLAS汉语分词系统
北京理工大学海量语言信息处理与云计算工程研究中心大数据搜索与挖掘实验室 Big Data Search and Mining Lab.BDSMBIT发布。是基于层次HMM的分词库将分词、POS、NER等都纳入到了一个层次HMM的框架之下联合训练得到。
主页http://ictclas.nlpir.org/github
项目地址https://github.com/tsroten/pynlpir
使用示例
#NLPIR-ICTCLAS
#pip install pynlpir
import pynlpirsentence 不会讲课的程序员不是一名好的算法工程师
pynlpir.open()
tokens [x[0] for x in pynlpir.segment(sentence)]
print(NLPIR-TCTCLAS: .join(tokens))
pynlpir.close()#output
#NLPIR-TCTCLAS: 不 会 讲课 的 程序员 不 是 一 名 好 的 算法 工程 4 LTP
哈工大出品同THULAC一样LTP也是基于结构化感知器Structured Perceptron, SP以最大熵准则学习的分词模型。
项目主页:https://www.ltp-cloud.com/github
项目地址https://github.com/HIT-SCIR/ltp
论文链接http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract1579.shtml
使用示例使用前需下载分词模型http://ltp.ai/download.html 5 HanLP
HanLP是随《自然语言处理入门》配套开源的一系列NLP算法库。除了经典的1.x版本在不断迭代更新以外今年还全新推出了2.0版本。1.x版本有有基于词典的分词工具和基于CRF的切词模型。2.0版本开源了基于深度学习算法的分词工具。
1.x版本
github项目地址https://github.com/hankcs/pyhanlp
2.0版本
github地址https://github.com/hankcs/HanLP/tree/doc-zh
使用示例要求Python 3.6以上使用
#HanLP
#v2.0
#pip install hanlp
import hanlpsentence 不会讲课的程序员不是一名好的算法工程师
tokenizer hanlp.load(PKU_NAME_MERGED_SIX_MONTHS_CONVSEG)
tokens tokenizer(sentence)
print(hanlp 2.0: .join(tokens))
#output
#hanlp 2.0: 不 会 讲课 的 程序员 不 是 一 名 好 的 算法 工程 6 Stanford CoreNLP
斯坦福推出的切词工具可以支持多种语言。算法核心是基于CRF模型。
github项目地址https://github.com/Lynten/stanford-corenlp
论文链接https://nlp.stanford.edu/pubs/sighan2005.pdf
使用示例需要先从stanford官网下载中文切词模型https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/
###stanford CoreNLP
#pip install stanfordcorenlp
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLPsentence 不会讲课的程序员不是一名好的算法工程师
with StanfordCoreNLP(rstanford-chinese-corenlp-2018-10-05-models, langzh) as nlp:print(stanford: .join(nlp.word_tokenize(sentence)))
