chinesewordsegmentation

一．中文分词 二．准确率评测： THULAC：与代表性分词软件的性能对比 我们选择LTP-3.2.0 、ICTCLAS(2015版) 、jieba(C++版)等国内具代表性的分词软件与THULAC做性能比较。我们选择Windows作为测试环境，根据第二届国际汉语分词测评（The SecondInternational Chinese Word Segmentation Bakeoff)发布的国际中文分词测评标准，对不同软件进行了速度和准确率测试。 在第二届国际汉语分词测评中，共有四家单位提供的测试语料(Academia Sinica、 City University 、Peking University 、MicrosoftResearch), 在评测提供的资源icwb2-data中包含了来自这四家单位的训练集（training）、测试集（testing）, 以及根据各自分词标准而提供的相应测试集的标准答案（icwb2-data/scripts/gold）．在icwb2-data/scripts目录下含有对分词进行自动评分的perl脚本score。 我们在统一测试环境下，对上述流行分词软件和THULAC进行了测试，使用的模型为各分词软件自带模型。THULAC使用的是随软件提供的简单模型Model_1。评测环境为 Intel Core i5 2.4 GHz 评测结果如下：

一．中文分词 二．准确率评测： THULAC：与代表性分词软件的性能对比 我们选择 LTP-3.2.0 、ICTCLAS(2015版) 、jieba(C++版)等国内具代表性的分词软件与THULAC做性能比较。我们选择Windows作为测试环境，根据第二届国际汉语分词测评（The SecondInternational Chinese Word Segmentation Bakeoff)发布的国际中文分词测评标准，对不同软件进行了速度和准确率测试。 在第二届国际汉语分词测评中，共有四家单位提供的测试语料 (Academia Sinica、 City University 、Peking University 、MicrosoftResearch), 在评测提供的资源icwb2-data中包含了来自这四家单位的训练集（training）、测试集（testing）, 以及根据各自分词标准而提供的相应测试集的标准答案（icwb2-data/scripts/gold）．在icwb2-data/scripts目录下含有对分词进行自动评分的perl脚本score。 我们在统一测试环境下，对上述流行分词软件和 THULAC进行了测试，使用的模型为各分词软件自带模型。THULAC使用的是随软件提供的简单模型Model_1。评测环境为 Intel Core i5 2.4 GHz 评测结果如下：

简介 fastHan是基于 fastNLP 与pytorch实现的中文自然语言处理工具，像spacy一样调用方便。 其内核为基于BERT的联合模型，其在13个语料库中进行训练，可处理 中文分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别 四项任务。fastHan共有base与large两个版本，分别利用BERT的前四层与前八层。base版本在总参数量150MB的情况下各项任务均有不错表现，large版本则接近甚至超越SOTA模型。 项目地址为： https:// github.com/fastnlp/fast Han 安装 fastHan的安装非常简便。它存在如下包的依赖： fastNLP>=0.5.0 pytorch>=1.0.0 执行指令 pip install fastHan 即可安装。 使用 fastHan的使用非常简单，只需要两步，加载模型、输入句子。 加载模型 ：执行以下代码即可加载模型： 用户首次初始化模型时模块将自动从服务器下载参数。模型默认初始化base版本，可修改model_type参数值为’large’加载large版本。 输入句子 ：输入模型的可以是单独的字符串，也可是由字符串组成的列表。如果输入的是列表，模型将一次性处理所有输入的字符串，所以请自行控制 batch size。模型对句子进行依存分析、命名实体识别的简单例子如下： 其中，target参数可在