中文分词工具评估

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

  1. git clone https://github.com/tiandiweizun/nlp-evaluation.git
  2. cd nlp-evaluation/java
  3. (windows)  .\gradlew.bat build   (linux)  ./gradlew build
  4. java -Dfile.encoding=utf-8 -jar build/libs/nlp-evaluation-java-1.0.0.jar

说明

  1. 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
  2. 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'))
  3. 由于WordAnsjJcsegMMSeg4j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。
  4. 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

  1. 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
  2. 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
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