中文分词工具之哈工大LTP

2013 年 11 月 5 日

LTP是哈工大出品的自然语言处理工具箱, LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。pyltp是python下对ltp(c++)的封装。
Pyltp在linux环境下安装非常的简单，仅需执行pip install pyltp 即可，但由于需要编译ltp，在Windows环境下安装确存在各种问题。这里采用的是从网上找到的编译好的.whl文件。

pip install ./pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装完毕后，还需要下载模型文件，文件下载地址： http://ltp.ai/download.html

使用示例：

import os
from pyltp import SentenceSplitter
from pyltp import Segmentor
from pyltp import Postagger
from pyltp import NamedEntityRecognizer
from pyltp import Parser
from pyltp import SementicRoleLabeller
 
LTP_DATA_DIR = 'D:\CodeHub\CutSeg\ltp_data_v3.4.0'  # ltp模型目录的路径
 
# 分句
sents = SentenceSplitter.split('元芳你怎么看？我就趴窗口上看呗！')  # 分句
print('\n'.join(sents))
 
# 分词
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model')  # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
segmentor = Segmentor()  # 初始化实例
segmentor.load(cws_model_path)  # 加载模型
words = segmentor.segment('元芳你怎么看')  # 分词
print('/'.join(words))
segmentor.release()  # 释放模型
 
# 词性标注
pos_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model')  # 词性标注模型路径，模型名称为`pos.model`
postagger = Postagger()  # 初始化实例
postagger.load(pos_model_path)  # 加载模型
postags = postagger.postag(words)  # 词性标注
print('/'.join(postags))
postagger.release()  # 释放模型
 
# 命名实体识别
ner_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'ner.model')  # 命名实体识别模型路径，模型名称为`ner.model`
recognizer = NamedEntityRecognizer()  # 初始化实例
recognizer.load(ner_model_path)  # 加载模型
netags = recognizer.recognize(words, postags)  # 命名实体识别
print('/'.join(netags))
recognizer.release()  # 释放模型
 
# 依存句法分析
par_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'parser.model')  # 依存句法分析模型路径，模型名称为`parser.model`
parser = Parser()  # 初始化实例
parser.load(par_model_path)  # 加载模型
arcs = parser.parse(words, postags)  # 句法分析
print("/".join("%d:%s" % (arc.head, arc.relation) for arc in arcs))
parser.release()  # 释放模型
 
# 语义角色标注
# srl_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pisrl.model')  # 语义角色标注模型目录路径，模型目录为`pisrl.model`
srl_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR,
                              'pisrl_win.model')  # windows系统要用不同的SRL模型文件，http://ospm9rsnd.bkt.clouddn.com/server/3.4.0/pisrl_win.model或http://model.scir.yunfutech.com/server/3.4.0/pisrl_win.model
labeller = SementicRoleLabeller()  # 初始化实例
labeller.load(srl_model_path)  # 加载模型
roles = labeller.label(words, postags, arcs)  # 语义角色标注
for role in roles:
    print(role.index, "".join(
        ["%s:(%d,%d)" % (arg.name, arg.range.start, arg.range.end) for arg in role.arguments]))
labeller.release()  # 释放模型

参考链接：

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