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中文分词工具评估

Primary LanguageJavaApache License 2.0Apache-2.0

目录

java

Requirement

java8

步骤

  1. git clone https://github.com/tiandiweizun/nlp-evaluation.git
  2. cd nlp-evaluation/java
  3. (windows)  .\gradlew.bat build   (linux)  ./gradlew build
  4. java -Dfile.encoding=utf-8 -jar build/libs/nlp-evaluation-java-1.0.0.jar

说明

  1. java -jar nlp-evaluation-java-1.0.0.jar 有3个参数，可以执行 java -jar nlp-evaluation-java-1.0.0.jar -h 查看
    -i 分词文件，默认为data/seg.data_big文件,每行一个句子，每个词用空格分开，可以指定自己的测试集
    -o 分词结果存储路径，默认不存储
    -n 最大读取分词文件行数
    -c 需要评估的分词器名称，用英文逗号隔开，默认HanLP，jieba，thulac，mynlp，示例: -c=HanLP

  2. 由于斯坦福分词效果一般，速度极慢，且模型巨大，在打包的时候已经排除（不影响在IDE里面测试）， 打包如果要包含斯坦福分词，修改build.gradle，注释掉exclude(dependency('edu.stanford.nlp:stanford-corenlp'))

  3. 由于Word、Ansj、Jcseg、MMSeg4j存在bug（把词语拼接起来和原始句子不一样），在代码里面已经注释掉了，不进行测试。

  4. 依赖的库均存在于maven中心仓库，像庖丁、复旦分词等找不到的，这里没有测试

测试效果

总行数:2533709 总字符数:28374490

segmentor precision recall f1 speed(字符/ms)_windows speed(字符/ms)_linux
HanLP 0.900433 0.910614 0.905495 1034.470451 797.596346
jieba 0.852657 0.803263 0.827223 1774.181830 980.865943
thulac 0.884405 0.901930 0.893082 1449.749131 939.832732
mynlp 0.901661 0.900246 0.900953 1739.272404 1178.930115

经过多次测试发现，linux第一个性能偏低，thulac在linux上速度不是特别稳定，最快与jieba差不多

开发者

  • 建议使用idea打开或者导入java目录，把data目录拷贝到java目录，直接可以运行SegEvaluation调试。
  • 可以打开stanford和其他分词器
  • 评测自定义分词器：继承Seg类并实现segment方法，添加到evaluators即可。

python

Requirement

Python:3
其他参见 requirements.txt

步骤

1. git clone https://github.com/tiandiweizun/nlp-evaluation.git
2. cd nlp-evaluation
3. pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4. cd python/indi.tiandi.nlp.evaluation
5. python3 SegEvaluation.py

说明

  1. python3 SegEvaluation.py 有3个参数，可以执行 python3 SegEvaluation.py -h 查看
    -i 分词文件，默认为data/seg.data_big文件,每行一个句子，每个词用空格分开，可以指定自己的测试集
    -o 分词结果存储路径，默认不存储
    -n 最大读取分词文件行数，由于python速度太慢，建议设置
    -c 需要评估的分词器名称，用英文逗号隔开，默认pkuseg，jieba_fast，thulac

  2. pynlpir存在bug(把词语拼接起来和原始句子不一样)，pyltp在windows上不易安装，这里都没有进行测试，比较慢的也没有测试

测试效果

总行数:2533709 总字符数:28374490

segmentor precision recall f1 speed(字符/ms)_windows speed(字符/ms)_linux
pkuseg 0.890170 0.886405 0.888284 34.077104 19.826954
jieba 0.855293 0.808204 0.831082 169.651694 104.554222
jieba_fast 0.855299 0.808182 0.831073 408.241520 203.815985
thulac 0.848839 0.883031 0.865597 28.831738 16.565779
pyltp 0.894885 0.908761 0.901770 --------- 52.371131
snownlp 0.811029 0.864835 0.837069 --------- 1.947430

开发者

  • 建议使用pycharm打开python目录，即可运行
  • 如果需要使用pynlpir，需要修改pynlpir_path的安装目录
  • 如果需要使用pyltp，需要修改ltp_data_dir的模型分词目录
  • 评测自定义分词器：只要实现segment方法和向evaluators追加即可。

总结

  • 性能：java 远高于python，至少多了一个数量级。
  • 效果：对于jieba和thulac，在python和java上表现的不同，需要更多的时间去寻找原因，且java的thulac4j非官方提供。
  • 数据：默认数据集来源于cws_evaluation，该项目为评估中文分词的性能与效果，对于效果该项目采用的是行完美率这个指标，但是对于长句，这个指标会变的不合适，如果不同算法的错误率不一样，但是如果有一个错的词，会导致整个句子都是错的，不能很好的区分算法的precision