LTP（Language Technology Platform） 提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。
from ltp import LTP
ltp = LTP() # 默认加载 Small 模型
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
pos = ltp.pos(hidden)
ner = ltp.ner(hidden)
srl = ltp.srl(hidden)
dep = ltp.dep(hidden)
sdp = ltp.sdp(hidden)| 模型 | 大小 |
|---|---|
| Base(v2) | 531MB |
| Small(v2) | 170MB |
| Tiny(v2) | 34MB |
| Small(v1) | 170MB |
| Tiny(v1) | 34MB |
备注: Tiny模型使用electra前三层进行初始化, 4.0.3.post1 版本包含对v1模型的fix，新版本请使用v2模型
| 模型 | 分词 | 词性 | 命名实体 | 语义角色 | 依存句法 | 语义依存 | 速度(句/S) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LTP 4.0 (Base) | 98.7 | 98.5 | 95.4 | 80.6 | 89.5 | 75.2 | |
| LTP 4.0 (Small) | 98.4 | 98.2 | 94.3 | 78.4 | 88.3 | 74.7 | 12.58 |
| LTP 4.0 (Tiny) | 96.8 | 97.1 | 91.6 | 70.9 | 83.8 | 70.1 | 29.53 |
备注: 本版本SDP采用 CCL2020语义依存分析 语料，其他语料同V1
| 模型 | 分词 | 词性 | 命名实体 | 语义角色 | 依存句法 | 语义依存 | 速度(句/S) | 模型大小 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LTP 3.X | 97.8 | 98.3 | 94.1 | 81.1 | 2.75 | 1940M | ||
| LTP 4.0 (Small) | 98.4 | 98.2 | 94.3 | 77.2(端到端) | 88.0 | 79.9 | 12.58 | 171M |
| LTP 4.0 (Tiny) | 96.8 | 97.2 | 91.6 | 68.1(端到端) | 82.6 | 75.5 | 29.53 | 34M |
测试环境如下：
- Python 3.7
- LTP 4.0 Batch Size = 1
- Centos 3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64
- Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v4 @ 2.40GHz
备注: 速度数据在人民日报命名实体测试数据上获得，速度计算方式均为所有任务顺序执行的结果。另外，语义角色标注与语义依存新旧版采用的语料不相同，因此无法直接比较（新版语义依存使用Semeval 2016语料，语义角色标注使用CTB语料）。
- 分词: Electra Small1 + Linear
- 词性: Electra Small + Linear
- 命名实体: Electra Small + Relative Transformer2 + Linear
- 依存句法: Electra Small + BiAffine + Eisner3
- 语义依存: Electra Small + BiAffine
- 语义角色: Electra Small + BiAffine + CRF
python setup.py sdist
python -m twine upload dist/*- 冯云龙 <<[email protected]>>
- 语言技术平台面向国内外大学、中科院各研究所以及个人研究者免费开放源代码，但如上述机构和个人将该平台用于商业目的（如企业合作项目等）则需要付费。
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- 凡涉及付费问题，请发邮件到 [email protected] 洽商。
- 如果您在 LTP 基础上发表论文或取得科研成果，请您在发表论文和申报成果时声明“使用了哈工大社会计算与信息检索研究中心研制的语言技术平台（LTP）”. 同时，发信给[email protected]，说明发表论文或申报成果的题目、出处等。