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Language Technology Platform

LTP 4

LTP（Language Technology Platform） 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。

快速使用

from ltp import LTP
ltp = LTP() # 默认加载 Small 模型
# ltp = LTP(path = "base|small|tiny")
# sent_list = ltp.sent_split(inputs, flag="all", limit=510)
segment, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
pos = ltp.pos(hidden)
ner = ltp.ner(hidden)
srl = ltp.srl(hidden)
dep = ltp.dep(hidden)
sdp = ltp.sdp(hidden)

模型

模型下载

模型	大小
Base(v2)	531MB
Small(v2)	170MB
Tiny(v2)	34MB
Small(v1)	170MB
Tiny(v1)	34MB

备注: Tiny模型使用electra前三层进行初始化, 4.0.3.post1 版本包含对v1模型的fix，新版本请使用v2模型

V2 指标

模型	分词	词性	命名实体	语义角色	依存句法	语义依存	速度(句/S)
LTP 4.0 (Base)	98.7	98.5	95.4	80.6	89.5	75.2
LTP 4.0 (Small)	98.4	98.2	94.3	78.4	88.3	74.7	12.58
LTP 4.0 (Tiny)	96.8	97.1	91.6	70.9	83.8	70.1	29.53

备注: 本版本SDP采用 CCL2020语义依存分析 语料，其他语料同V1

V1 指标

模型	分词	词性	命名实体	语义角色	依存句法	语义依存	速度(句/S)	模型大小
LTP 3.X	97.8	98.3	94.1	77.92(Gold Pi)	81.1	78.9	2.75	1940M
LTP 4.0 (Small)	98.4	98.2	94.3	77.2(端到端)	88.0	79.9	12.58	171M
LTP 4.0 (Tiny)	96.8	97.2	91.6	68.1(端到端)	82.6	75.5	29.53	34M

测试环境如下：

• Python 3.7
• LTP 4.0 Batch Size = 1
• Centos 3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64
• Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v4 @ 2.40GHz

备注: 速度数据在人民日报命名实体测试数据上获得，速度计算方式均为所有任务顺序执行的结果。另外，语义角色标注与语义依存新旧版采用的语料不相同，因此无法直接比较（新版语义依存使用Semeval 2016语料，语义角色标注使用CTB语料）。

模型算法

• 分词: Electra Small¹ + Linear
• 词性: Electra Small + Linear
• 命名实体: Electra Small + Relative Transformer² + Linear
• 依存句法: Electra Small + BiAffine + Eisner³
• 语义依存: Electra Small + BiAffine
• 语义角色: Electra Small + BiAffine + CRF

构建 Wheel 包

python setup.py sdist
python -m twine upload dist/*

作者信息

• 冯云龙 <<[email protected]>>

开源协议

1. 语言技术平台面向国内外大学、中科院各研究所以及个人研究者免费开放源代码，但如上述机构和个人将该平台用于商业目的（如企业合作项目等）则需要付费。
2. 除上述机构以外的企事业单位，如申请使用该平台，需付费。
3. 凡涉及付费问题，请发邮件到 [email protected] 洽商。
4. 如果您在 LTP 基础上发表论文或取得科研成果，请您在发表论文和申报成果时声明“使用了哈工大社会计算与信息检索研究中心研制的语言技术平台（LTP）”. 同时，发信给[email protected]，说明发表论文或申报成果的题目、出处等。

脚注

• 1:: Chinese-ELECTRA
• 2:: TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition
• 3:: A PyTorch implementation of "Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing"