MiNLP-Tokenizer

1. 工具介绍

MiNLP-Tokenizer是小米AI实验室NLP团队自研的中文分词工具，基于深度学习序列标注模型实现，在公开测试集上取得了SOTA效果。其具备以下特点：

• 分词效果好：基于深度学习模型在大规模语料上进行训练，粗、细粒度在SIGHAN 2005 PKU测试集上的F1分别达到95.7%和96.3%[注1]
• 轻量级模型：精简模型参数和结构，模型仅有20MB
• 词典可定制：灵活、方便的干预机制，根据用户词典对模型结果进行干预
• 多粒度切分：提供粗、细粒度两种分词规范，满足各种场景需要
• 调用更便捷：一键快速安装，API简单易用

注1：我们结合公司应用场景，制定了粗、细粒度分词规范，并按照规范对PKU测试集重新进行了标注（由于测试集版权限制，未包含在本项目中）。

2. 安装

pip全自动安装：

pip install minlp-tokenizer

适用环境：Python 3.5~3.7，TensorFlow>=1.15,<2

3. 使用API

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizer

tokenizer = MiNLPTokenizer(granularity='fine')  # fine：细粒度，coarse：粗粒度，默认为细粒度
print(tokenizer.cut('今天天气怎么样？'))

4. 自定义用户词典

• 通过用户词典List添加：

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizer

tokenizer = MiNLPTokenizer(['word1', 'word2'], granularity='fine') #用户自定义干预词典传入

• 通过文件路径方式添加

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizer

tokenizer = MiNLPTokenizer('/path/to/your/lexicon/file', granularity='coarse')  # 构造函数的参数为用户词典路径

5 体验感受

目前该工具处于开发阶段，可能之后的功能会逐步完善，比如词性标注、命名实体识别、依存句法分析，另外就是可能正如开发者所说模型比较轻量级，分词速度很快，长文本情况下还能保持精度，大家可以体验下