中文分词工具评估
2015 年 9 月 21 日
最近我们分享了一些关于分词的事情,对于琳琅满目的分词工具,我们到底该选择哪个呢?
这里有一个Java开源项目 cws_evaluation ,对中文分词做了评比,但有几点不足:(1). 只有java版本,但是机器学习主要是基于python的 (2).效果指标为行完美率和字完美率,该指标不妥,特别是句子越长,越无意义,(3). 每种分词工具评测的算法太多了,这里仅评比了默认的分词算法。
基于此,我做了一个java和python版本中文分词工具评比项目 chinese-segmentation-evaluation 。
项目简介
测试了java和python常见中文分词工具的效果和效率
java
Requirement
java8
步骤
-
git clone https://github.com/tiandiweizun/nlp-evaluation.git
-
cd nlp-evaluation/java
- (windows)
.\gradlew.bat build
(linux)./gradlew build
-
java -Dfile.encoding=utf-8 -jar build/libs/nlp-evaluation-java-1.0.0.jar
说明
- 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,示例: -c=HanLP - 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’))
- 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。
- 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 |
经过多次测试发现,thulac在linux上速度不是特别稳定,最快与jiba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
- 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 - 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,至少差了一个数量级。
- 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