pkuseg-python简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。
pkuseg是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg具有如下几个特点：
- 高分词准确率。相比于其他的分词工具包，我们的工具包在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确度。根据我们的测试结果，pkuseg分别在示例数据集（MSRA和CTB8）上降低了79.33%和63.67%的分词错误率。
- 多领域分词。我们训练了多种不同领域的分词模型。根据待分词的领域特点，用户可以自由地选择不同的模型。
- 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。
- 通过pip下载(自带模型文件)
pip install pkuseg 之后通过import pkuseg来引用 - 从github下载(需要下载模型文件，见预训练模型)
将pkuseg文件放到目录下，通过import pkuseg使用 模型需要下载或自己训练。
我们选择THULAC、结巴分词等国内代表分词工具包与pkuseg做性能比较。我们选择Linux作为测试环境，在新闻数据(MSRA)和混合型文本(CTB8)数据上对不同工具包进行了准确率测试。我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。评测结果如下：
| MSRA | F-score | Error Rate |
|---|---|---|
| jieba | 81.45 | 18.55 |
| THULAC | 85.48 | 14.52 |
| pkuseg | 96.75 (+13.18%) | 3.25 (-77.62%) |
| CTB8 | F-score | Error Rate |
|---|---|---|
| jieba | 79.58 | 20.42 |
| THULAC | 87.77 | 12.23 |
| pkuseg | 95.64 (+8.97%) | 4.36 (-64.35%) |
- 代码示例
代码示例1 使用默认模型及默认词典分词 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 设置用户自定义词典 import pkuseg lexicon = ['北京大学', '北京天安门'] #希望分词时用户词典中的词固定不分开 seg = pkuseg.pkuseg(user_dict=lexicon) #加载模型，给定用户词典 text = seg.cut('我爱北京天安门') #进行分词 print(text)代码示例3 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，通过设置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4 import pkuseg pkuseg.test('input.txt', 'output.txt', nthread=20) #对input.txt的文件分词输出到output.txt中，使用默认模型和词典，开20个进程代码示例5 import pkuseg pkuseg.train('msr_training.utf8', 'msr_test_gold.utf8', './models', nthread=20) #训练文件为'msr_training.utf8'，测试文件为'msr_test_gold.utf8'，模型存到'./models'目录下，开20个进程训练模型 - 参数说明
pkuseg.pkuseg(model_name='msra', user_dict='safe_lexicon') model_name 模型路径。默认是'msra'表示我们预训练好的模型(仅对pip下载的用户)。用户可以填自己下载或训练的模型所在的路径如model_name='./models'。 user_dict 设置用户词典。默认为'safe_lexicon'表示我们提供的一个中文词典(仅pip)。用户可以传入一个包含若干自定义单词的迭代器。pkuseg.test(readFile, outputFile, model_name='msra', user_dict='safe_lexicon', nthread=10) readFile 输入文件路径 outputFile 输出文件路径 model_name 同pkuseg.pkuseg user_dict 同pkuseg.pkuseg nthread 测试时开的进程数pkuseg.train(trainFile, testFile, savedir, nthread=10) trainFile 训练文件路径 testFile 测试文件路径 savedir 训练模型的保存路径 nthread 训练时开的进程数
分词模式下，用户需要加载预训练好的模型。我们提供了三种在不同类型数据上训练得到的模型，根据具体需要，用户可以选择不同的预训练模型。以下是对预训练模型的说明：
MSRA: 在MSRA（新闻语料）上训练的模型。新版本代码采用的是此模型。下载地址
CTB8: 在CTB8（新闻文本及网络文本的混合型语料）上训练的模型。下载地址
WEIBO: 在微博（网络文本语料）上训练的模型。下载地址
其中，MSRA数据由第二届国际汉语分词评测比赛提供，CTB8数据由LDC提供，WEIBO数据由NLPCC分词比赛提供。
- pkuseg面向国内外大学、研究所、企业以及个人用于研究目的免费开放源代码。
- 如有机构或个人拟将pkuseg用于商业目的，请发邮件至[email protected]洽谈技术许可协议。
- 欢迎对该工具包提出任何宝贵意见和建议，请发邮件至[email protected]。
本工具包基于以下文献：
- Xu Sun, Houfeng Wang, Wenjie Li. Fast Online Training with Frequency-Adaptive Learning Rates for Chinese Word Segmentation and New Word Detection. ACL. 253–262. 2012
@inproceedings{DBLP:conf/acl/SunWL12,
author = {Xu Sun and Houfeng Wang and Wenjie Li},
title = {Fast Online Training with Frequency-Adaptive Learning Rates for Chinese Word Segmentation and New Word Detection},
booktitle = {The 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference, July 8-14, 2012, Jeju Island, Korea- Volume 1: Long Papers},
pages = {253--262},
year = {2012}}
- Jingjing Xu, Xu Sun. Dependency-based Gated Recursive Neural Network for Chinese Word Segmentation. ACL 2016: 567-572
@inproceedings{DBLP:conf/acl/XuS16,
author = {Jingjing Xu and Xu Sun},
title = {Dependency-based Gated Recursive Neural Network for Chinese Word Segmentation},
booktitle = {Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, {ACL} 2016, August 7-12, 2016, Berlin, Germany, Volume 2: Short Papers},
year = {2016}}
Ruixuan Luo （罗睿轩）, Jingjing Xu（许晶晶）, Xu Sun （孙栩）