minlp-tokenizer 3.3.1

MiNLP-Tokenizer中文分词工具

MiNLP-Tokenizer

1. 工具介绍

MiNLP-Tokenizer是小米AI实验室NLP团队自研的中文分词工具，基于深度学习序列标注模型实现，在公开测试集上取得了SOTA效果。其具备以下特点：

• 分词效果好：基于深度学习模型在大规模语料上进行训练，粗、细粒度在SIGHAN 2005 PKU测试集上的F1分别达到95.7%和96.3%^[1]
• 轻量级模型：精简模型参数和结构，模型仅有20MB，在CPU（i7-6700 3.4GHz）环境下，分词速度可达到150KB/s
• 词典可定制：灵活、方便的干预机制，根据用户词典对模型结果进行干预
• 多粒度切分：提供粗、细粒度两种分词规范，满足各种场景需要
• 调用更便捷：一键快速安装，API简单易用

注1：我们结合公司应用场景，制定了粗、细粒度分词规范，并按照规范对PKU测试集重新进行了标注（由于测试集版权限制，未包含在本项目中）。

2. 安装

pip全自动安装：

pip install minlp-tokenizer

适用环境：Python 3.5~3.8，TensorFlow>=1.14

3. 使用API

• 分词（逐句或者列表）：

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizer

tokenizer = MiNLPTokenizer(granularity='fine')  # fine：细粒度，coarse：粗粒度，默认为细粒度
print(tokenizer.cut('今天天气怎么样？'))  # 单句分词
# ['今天','天气','怎么样']  
print(tokenizer.cut(['今天天气怎么样', '小米的价值观是真诚与热爱']))  # 列表分词
# [['今天','天气','怎么样'],['小米','的','价值观','是','真诚','与','热爱']]

• 多进程分词： 开启多个进程并行分词，加快分词速度：

  （1）由于开启进程需要额外的时间开销，适用于分词数量较大的情况，建议数量在10万+时启用多进程分词。

  （2）请根据自身硬件和负载情况，选择合适的进程数量，进程数默认为1，即不启用多进程。

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizer

texts = ['小米的价值观是真诚与热爱'] * 2048
tokenizer = MiNLPTokenizer(granularity='fine')  # fine：细粒度，coarse：粗粒度，默认为细粒度
result = tokenizer.cut(texts, n_jobs=4)  # n_jobs：进程数，默认为1，即不启用多进程

4. 自定义用户词典

• List添加/文件路径方式：

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizer

tokenizer = MiNLPTokenizer(file_or_list=['word1', 'word2'], granularity='fine')  # 用户自定义干预词典传入
tokenizer = MiNLPTokenizer(file_or_list='/path/to/your/lexicon/file', granularity='coarse')  # 构造函数的参数为用户词典路径

5. 注意事项

由于Windows和Linux对multi-processing的实现方法不同，Linux基于Fork实现多进程，Windows则是启动新进程。在Windows环境下使用多进程分词（n_jobs>1）时，请务必保证调用时在 if __name__=='__main__'之后（详情见：官方文档），例如：

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizer

# Windows 环境下使用多进程分词
if __name__ == '__main__':
    texts = ['小米的价值观是真诚与热爱'] * 2048
    tokenizer = MiNLPTokenizer(granularity='fine')
    result = tokenizer.cut(texts, n_jobs=4)  # n_jobs：进程数，默认为1，即不启用多进程

6. 未来计划

MiNLP是小米AI实验室NLP团队开发的小米自然语言处理平台，目前已经具备词法、句法、语义等数十个功能模块，在公司业务中得到了广泛应用。 第一阶段我们开源了MiNLP的中文分词功能，后续我们将陆续开源词性标注、命名实体识别、句法分析等功能，和开发者一起打造功能强大、效果领先的NLP工具集。

7. 参与开发

我们欢迎开发者向MiNLP-Tokenizer贡献代码，也欢迎提出各种Issue和反馈意见。 开发流程详见CONTRIBUTING.md。

8. 开发者致谢

感谢社区众多的开发者对MiNLP-Tokenizer提出的支持、意见、鼓励和建议。在此特别感谢以下开发者为MiNLP-Tokenizer分词工具贡献了PR：

• 2020.12.4 aseaday 贡献了有关多进程分词的代码，提升了分词速度。

9. 在学术成果中使用

如果您在学术成果中使用了MiNLP中文分词工具，请按如下格式引用：

• 中文：郭元凯, 史亮, 陈宇鹏, 孟二利, 王斌. MiNLP-Tokenizer：小米中文分词工具. 2020.
• 英文：Yuankai Guo, Liang Shi, Yupeng Chen, Erli Meng, Bin Wang. MiNLP-Tokenzier: XiaoMi Chinese Word Segmenter. 2020.