pkuseg：一个多领域中文分词工具包

时间 2019-12-12

标签 pkuseg 一个领域中文分词工具包繁體版

原文原文链接

pkuseg简单易用，支持细分领域分词，有效提高了分词准确度。python

主要亮点

pkuseg具备以下几个特色：linux

多领域分词。不一样于以往的通用中文分词工具，此工具包同时致力于为不一样领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特色，用户能够自由地选择不一样的模型。咱们目前支持了新闻领域，网络领域，医药领域，旅游领域，以及混合领域的分词预训练模型。在使用中，若是用户明确待分词的领域，可加载对应的模型进行分词。若是用户没法肯定具体领域，推荐使用在混合领域上训练的通用模型。各领域分词样例可参考 example.txt。
更高的分词准确率。相比于其余的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg能够取得更高的分词准确率。
支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
支持词性标注。

编译和安装

目前仅支持python3
新版本发布：2019-1-23
- 修改了词典处理方法，扩充了词典，分词效果有提高
- 效率进行了优化，测试速度较以前版本提高9倍左右
- 增长了在大规模混合数据集训练的通用模型，并将其设为默认使用模型
新版本发布：2019-1-30
- 支持fine-tune训练（从预加载的模型继续训练），支持设定训练轮数
新版本发布：2019-2-20
- 支持词性标注，增长了医疗、旅游细领域模型
为了得到好的效果和速度，强烈建议你们经过pip install更新到目前的最新版本

经过PyPI安装(自带模型文件)：git
```
pip3 install pkuseg
以后经过import pkuseg来引用
```
建议更新到最新版本以得到更好的开箱体验：github
```
pip3 install -U pkuseg
```
若是PyPI官方源下载速度不理想，建议使用镜像源，好比：
初次安装：web
```
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkuseg
```
更新：windows
```
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U pkuseg
```
注意：安装方式一和二目前仅支持linux，mac，windows 64 位的python3.5，python 3.6，python 3.7版本。网络
若是不使用pip安装方式，选择从GitHub下载，可运行如下命令安装：工具
```
python setup.py build_ext -i
```
GitHub的代码并不包括预训练模型，所以须要用户自行下载或训练模型，预训练模型可详见release。使用时需设定"model_name"为模型文件。post

各种分词工具包的性能对比

咱们选择jieba、THULAC等国内表明分词工具包与pkuseg作性能比较。性能

考虑到jieba分词和THULAC工具包等并无提供细领域的预训练模型，为了便于比较，咱们从新使用它们提供的训练接口在细领域的数据集上进行训练，用训练获得的模型进行中文分词。

咱们选择Linux做为测试环境，在新闻数据(MSRA)、混合型文本(CTB8)、网络文本(WEIBO)数据上对不一样工具包进行了准确率测试。咱们使用了第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本。其中MSRA与WEIBO使用标准训练集测试集划分，CTB8采用随机划分。对于不一样的分词工具包，训练测试数据的划分都是一致的；即全部的分词工具包都在相同的训练集上训练，在相同的测试集上测试。对于全部数据集，pkuseg使用了不使用词典的训练和测试接口。如下是pkuseg训练和测试代码示例:

pkuseg.train('msr_training.utf8', 'msr_test_gold.utf8', './models')
pkuseg.test('msr_test.raw', 'output.txt', user_dict=None)

细领域训练及测试结果

如下是在不一样数据集上的对比结果：

MSRA	Precision	Recall	F-score
jieba	87.01	89.88	88.42
THULAC	95.60	95.91	95.71
pkuseg	96.94	96.81	96.88

WEIBO	Precision	Recall	F-score
jieba	87.79	87.54	87.66
THULAC	93.40	92.40	92.87
pkuseg	93.78	94.65	94.21

默认模型在不一样领域的测试效果

考虑到不少用户在尝试分词工具的时候，大多数时候会使用工具包自带模型测试。为了直接对比“初始”性能，咱们也比较了各个工具包的默认模型在不一样领域的测试效果。请注意，这样的比较只是为了说明默认状况下的效果，并不必定是公平的。

Default	MSRA	CTB8	PKU	WEIBO	All Average
jieba	81.45	79.58	81.83	83.56	81.61
THULAC	85.55	87.84	92.29	86.65	88.08
pkuseg	87.29	91.77	92.68	93.43	91.29

其中，All Average显示的是在全部测试集上F-score的平均。

更多详细比较可参见和现有工具包的比较。

使用方式

代码示例

如下代码示例适用于python交互式环境。

代码示例1：使用默认配置进行分词（若是用户没法肯定分词领域，推荐使用默认模型分词）

import pkuseg

seg = pkuseg.pkuseg()           # 以默认配置加载模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')  # 进行分词
print(text)

代码示例2：细领域分词（若是用户明确分词领域，推荐使用细领域模型分词）

import pkuseg

seg = pkuseg.pkuseg(model_name='medicine')  # 程序会自动下载所对应的细领域模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')              # 进行分词
print(text)

代码示例3：分词同时进行词性标注，各词性标签的详细含义可参考 tags.txt

import pkuseg

seg = pkuseg.pkuseg(postag=True)  # 开启词性标注功能
text = seg.cut('我爱北京天安门')    # 进行分词和词性标注
print(text)

代码示例4：对文件分词

import pkuseg

# 对input.txt的文件分词输出到output.txt中
# 开20个进程
pkuseg.test('input.txt', 'output.txt', nthread=20)

代码示例5：额外使用用户自定义词典

import pkuseg

seg = pkuseg.pkuseg(user_dict='my_dict.txt')  # 给定用户词典为当前目录下的"my_dict.txt"
text = seg.cut('我爱北京天安门')                # 进行分词
print(text)

代码示例6：使用自训练模型分词（以CTB8模型为例）

import pkuseg

seg = pkuseg.pkuseg(model_name='./ctb8')  # 假设用户已经下载好了ctb8的模型并放在了'./ctb8'目录下，经过设置model_name加载该模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')            # 进行分词
print(text)

代码示例7：训练新模型（模型随机初始化）

import pkuseg

# 训练文件为'msr_training.utf8'
# 测试文件为'msr_test_gold.utf8'
# 训练好的模型存到'./models'目录下
# 训练模式下会保存最后一轮模型做为最终模型
# 目前仅支持utf-8编码，训练集和测试集要求全部单词以单个或多个空格分开
pkuseg.train('msr_training.utf8', 'msr_test_gold.utf8', './models')

代码示例8：fine-tune训练（从预加载的模型继续训练）

import pkuseg

# 训练文件为'train.txt'
# 测试文件为'test.txt'
# 加载'./pretrained'目录下的模型，训练好的模型保存在'./models'，训练10轮
pkuseg.train('train.txt', 'test.txt', './models', train_iter=10, init_model='./pretrained')

参数说明

模型配置

pkuseg.pkuseg(model_name = "default", user_dict = "default", postag = False)
	model_name		模型路径。
			        "default"，默认参数，表示使用咱们预训练好的混合领域模型(仅对pip下载的用户)。
				"news", 使用新闻领域模型。
				"web", 使用网络领域模型。
				"medicine", 使用医药领域模型。
				"tourism", 使用旅游领域模型。
			        model_path, 从用户指定路径加载模型。
	user_dict		设置用户词典。
				"default", 默认参数，使用咱们提供的词典。
				None, 不使用词典。
				dict_path, 在使用默认词典的同时会额外使用用户自定义词典，能够填本身的用户词典的路径，词典格式为一行一个词。
	postag		        是否进行词性分析。
				False, 默认参数，只进行分词，不进行词性标注。
				True, 会在分词的同时进行词性标注。

对文件进行分词

pkuseg.test(readFile, outputFile, model_name = "default", user_dict = "default", postag = False, nthread = 10)
	readFile		输入文件路径。
	outputFile		输出文件路径。
	model_name		模型路径。同pkuseg.pkuseg
	user_dict		设置用户词典。同pkuseg.pkuseg
	postag			设置是否开启词性分析功能。同pkuseg.pkuseg
	nthread			测试时开的进程数。

模型训练

pkuseg.train(trainFile, testFile, savedir, train_iter = 20, init_model = None)
	trainFile		训练文件路径。
	testFile		测试文件路径。
	savedir			训练模型的保存路径。
	train_iter		训练轮数。
	init_model		初始化模型，默认为None表示使用默认初始化，用户能够填本身想要初始化的模型的路径如init_model='./models/'。

多进程分词

当将以上代码示例置于文件中运行时，如涉及多进程功能，请务必使用if __name__ == '__main__'保护全局语句，如：
mp.py文件

 
  import pkuseg

if __name__ == '__main__':
    pkuseg.test('input.txt', 'output.txt', nthread=20)
    pkuseg.train('msr_training.utf8', 'msr_test_gold.utf8', './models', nthread=20)

运行

python3 mp.py

详见没法使用多进程分词和训练功能，提示RuntimeError和BrokenPipeError。

在Windows平台上，请当文件足够大时再使用多进程分词功能，详见关于多进程速度问题。

预训练模型

从pip安装的用户在使用细领域分词功能时，只须要设置model_name字段为对应的领域便可，会自动下载对应的细领域模型。

从github下载的用户则须要本身下载对应的预训练模型，并设置model_name字段为预训练模型路径。预训练模型能够在release部分下载。如下是对预训练模型的说明：

news: 在MSRA（新闻语料）上训练的模型。
web: 在微博（网络文本语料）上训练的模型。
medicine: 在医药领域上训练的模型。
tourism: 在旅游领域上训练的模型。
mixed: 混合数据集训练的通用模型。随pip包附带的是此模型。

欢迎更多用户能够分享本身训练好的细分领域模型。

版本历史

v0.0.11(2019-01-09)
- 修订默认配置：CTB8做为默认模型，不使用词典
v0.0.14(2019-01-23)
- 修改了词典处理方法，扩充了词典，分词效果有提高
- 效率进行了优化，测试速度较以前版本提高9倍左右
- 增长了在大规模混合数据集训练的通用模型，并将其设为默认使用模型
v0.0.15(2019-01-30)
- 支持fine-tune训练（从预加载的模型继续训练），支持设定训练轮数
v0.0.18(2019-02-20)
- 支持词性标注，增长了医疗、旅游两个细领域模型

开源协议

本代码采用MIT许可证。
欢迎对该工具包提出任何宝贵意见和建议，请发邮件至jingjingxu@pku.edu.cn。

传送门

PKUSeg的做者有三位，Ruixuan Luo (罗睿轩)，Jingjing Xu (许晶晶) ，以及Xu Sun (孙栩) 。

工具包的诞生，也是基于其中两位参与的ACL论文。

准确率又那么高，还不去试试？

GitHub传送门：
https://github.com/lancopku/PKUSeg-python

论文传送门：

http://www.aclweb.org/anthology/P12-1027

http://aclweb.org/anthology/P16-2092