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
# ltp = LTP(path = "small|tiny")
segment, 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 |
|---|---|
| Small | 170MB |
| Tiny | 34MB |
备注: Tiny模型使用electra前三层进行初始化
| 模型 | 分词 | 词性 | 命名实体 | 依存句法 | 语义依存 | 语义角色 | 速度(S/K句) | 模型大小 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LTP 3.X | 97.8 | 98.3 | 94.1 | 81.1 | 364.14 | 1940M | ||
| LTP 4.0 (Small) | 98.4 | 98.2 | 94.3 | 88.0 | 79.9 | 77.2(端到端) | 79.47 | 171M |
| LTP 4.0 (Tiny) | 96.8 | 97.2 | 91.6 | 82.6 | 75.5 | 68.1(端到端) | ~ | 34M |
测试环境如下：
- Pytorch 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]>>
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