分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架

结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。本文先介绍中文分词框架部分内容。

中文分词

训练

只需指定输入语料的路径（单文档时为文件路径，多文档时为文件夹路径，灵活处理），以及模型保存位置即可：

命令行

java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task CWS -train -reference data/test/pku98/199801.txt -model data/test/perceptron/cws.bin

API

    public void testTrain() throws Exception

    {        

        PerceptronTrainer trainer = new CWSTrainer();

        PerceptronTrainer.Result result = trainer.train(

            "data/test/pku98/199801.txt",

            Config.CWS_MODEL_FILE

            );

        //        System.out.printf("准确率F1:%.2f\n", result.prf[2]);

    }

事实上，视语料与任务的不同，迭代数、压缩比和线程数都可以自由调整，以保证最佳结果:

    /**

     * 训练

     *

     * @param trainingFile  训练集

     * @param developFile   开发集

     * @param modelFile     模型保存路径

     * @param compressRatio 压缩比

     * @param maxIteration  最大迭代次数

     * @param threadNum     线程数

     * @return 一个包含模型和精度的结构

     * @throws IOException

     */

    public Result train(String trainingFile, String developFile,

                        String modelFile, final double compressRatio,

                        final int maxIteration, final int threadNum) throws IOException

单线程时使用AveragedPerceptron算法，收敛较好；多线程时使用StructuredPerceptron，波动较大。关于两种算法的精度比较，请参考下一小节。目前默认多线程，线程数为系统CPU核心数。请根据自己的需求平衡精度和速度。

准确率

在sighan2005的msr数据集上的性能评估结果如下：

l 语料未进行任何预处理

l 只使用了7种状态特征，未使用词典

l 压缩比0.0，迭代数50

l 总耗时包含语料加载与模型序列化

l 对任意PerceptronTagger，用户都可以调用准确率评估接口：

    /**

     * 性能测试

     *

     * @param corpora 数据集

     * @return 默认返回accuracy，有些子类可能返回P,R,F1

     * @throws IOException

     */

    public double[] evaluate(String corpora) throws IOException

速度

目前感知机分词是所有“由字构词”的分词器实现中最快的，比自己写的CRF解码快1倍。新版CRF词法分析器框架复用了感知机的维特比解码算法，所以速度持平。

l 测试时需关闭词法分析器的自定义词典、词性标注和命名实体识别

l 测试环境 Java8 i7-6700K

测试

测试时只需提供分词模型的路径即可：

public void testCWS() throws Exception

{

    PerceptronSegmenter segmenter = new PerceptronSegmenter(Config.CWS_MODEL_FILE);

    System.out.println(segmenter.segment("商品和服务"));

}

正常情况下对商品和服务的分词结果为[商品, 和, 服务]。建议在任何语料上训练时都试一试这个简单的句子，当作HelloWorld来测试。若这个例子都错了，则说明语料格式、规模或API调用上存在问题，须仔细排查，而不要急着部署上线。

另外，数据包中已经打包了在人民日报语料1998年1月份上训练的模型，不传路径时将默认加载配置文件中指定的模型。

在本系统中，分词器PerceptronSegmenter的职能更加单一，仅仅负责分词，不再负责词性标注或命名实体识别。这是一次接口设计上的新尝试，未来可能在v2.0中大规模采用这种思路去重构。