中文分词软件基准测试

评测目标

本项目测试各个常见分词软件在分词效果上的表现，比较各个分词方法和理论的实际效果，对分词速度也做了简单的考核。

分词软件

本文选择了4个相对常见的分词工具，分别是：哈工大的 LTP、中科院计算所的 NLPIR、清华大学的 THULAC, Sun Junyi 的 jieba 和 Xiaoquan Kong 的 MicroTokenizer。

1. LTP @ https://github.com/HIT-SCIR/pyltp
2. NLPIR @ https://github.com/tsroten/pynlpir
3. THULAC @ https://github.com/thunlp/THULAC-Python
4. jieba @ https://github.com/fxsjy/jieba
5. MicroTokenizer @ https://github.com/howl-anderson/MicroTokenizer

测试数据集

SIGHAN Bakeoff 2005 的 MSR、PKU、AS and CityU at http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/

本数据集是 ACL SIGHAN 于 2005 年组织的中文分词比赛所用的数据集，也是学术界测试分词工具的标准数据集。

测试方法

用 SIGHAN Bakeoff 2005 比赛中所自带的 score 脚本、test gold 数据和 training words 数据 5 个工具进行准确性测试，具体使用方法可参考：http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/data/icwb2-data.zip 中的readme文件。

测试过程

安装依赖

pip install -r ./requirements.txt

如果 Mac OS 下安装 pyltp 出现 MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET 相关的问题，请参考 pyltp 安装 和 install_pyltp_under_macos.bash

下载许可证和模型文件

bash ./install_model_or_license.bash

如果遇到 Error: unable to fetch newest license. 那么可能是 Python 3 的 SSL 的问题，参考 pynlpir update error 或者 How to make Python use CA certificates from Mac OS TrustStore? 进行解决。

训练模型

python ./train_MicroTokenizer.py

执行测试程序

python ./main.py

渲染可视化结果

python ./render_readme.py

渲染结果为 README.md

MicroTokenizer 模型说明

这里简单介绍各个 MicroTokenizer 模型的情况，具体信息请访问 MicroTokenizer 文档

MicroTokenizer_with_HMM

使用人民日报的数据，模型为 HMM

MicroTokenizer_with_DAG

使用人民日报的数据，模型为 DAG

tokenizer_MicroTokenizer_with_join_model

使用人民日报的数据，模型为 HMM 和 DAG 联合模型

tokenizer_MicroTokenizer_with_custom_model

使用 SIGHAN Bakeoff 2005 的训练数据，模型为 HMM 和 DAG 联合模型

测试结果

模型性能

MSR

Algorithm	Precision	Recall	F1-measure
jieba	0.817	0.812	0.815
thulac	0.834	0.878	0.856
nlpir	0.869	0.914	0.891
ltp	0.868	0.899	0.883
MicroTokenizer_with_HMM	0.694	0.734	0.713
MicroTokenizer_with_DAG	0.802	0.892	0.845
MicroTokenizer_with_joint_model	0.811	0.813	0.812
MicroTokenizer_with_CRF	0.789	0.774	0.781
MicroTokenizer_with_custom_joint_model	0.904	0.870	0.886
MicroTokenizer_with_custom_CRF_model	0.789	0.774	0.781
MicroTokenizer_with_max_match_forward	0.800	0.890	0.843
MicroTokenizer_with_max_match_backward	0.801	0.892	0.844
MicroTokenizer_with_max_match_bidirectional	0.800	0.890	0.843

AS

Algorithm	Precision	Recall	F1-measure
jieba	0.740	0.737	0.738
thulac	0.732	0.745	0.738
nlpir	0.485	0.651	0.556
ltp	0.794	0.809	0.801
MicroTokenizer_with_HMM	0.639	0.632	0.635
MicroTokenizer_with_DAG	0.448	0.633	0.524
MicroTokenizer_with_joint_model	0.670	0.654	0.662
MicroTokenizer_with_CRF	0.643	0.580	0.609
MicroTokenizer_with_custom_joint_model	0.884	0.844	0.864
MicroTokenizer_with_custom_CRF_model	0.643	0.580	0.609
MicroTokenizer_with_max_match_forward	0.448	0.633	0.525
MicroTokenizer_with_max_match_backward	0.447	0.633	0.524
MicroTokenizer_with_max_match_bidirectional	0.448	0.633	0.525

PKU

Algorithm	Precision	Recall	F1-measure
jieba	0.853	0.787	0.818
thulac	0.922	0.923	0.923
nlpir	0.940	0.943	0.941
ltp	0.960	0.946	0.953
MicroTokenizer_with_HMM	0.742	0.732	0.737
MicroTokenizer_with_DAG	0.884	0.911	0.897
MicroTokenizer_with_joint_model	0.867	0.808	0.837
MicroTokenizer_with_CRF	0.852	0.791	0.821
MicroTokenizer_with_custom_joint_model	0.890	0.833	0.861
MicroTokenizer_with_custom_CRF_model	0.852	0.791	0.821
MicroTokenizer_with_max_match_forward	0.882	0.910	0.896
MicroTokenizer_with_max_match_backward	0.882	0.910	0.896
MicroTokenizer_with_max_match_bidirectional	0.883	0.910	0.896

CityU

Algorithm	Precision	Recall	F1-measure
jieba	0.748	0.735	0.742
thulac	0.730	0.745	0.738
nlpir	0.452	0.620	0.523
ltp	0.783	0.801	0.792
MicroTokenizer_with_HMM	0.592	0.576	0.584
MicroTokenizer_with_DAG	0.422	0.604	0.497
MicroTokenizer_with_joint_model	0.627	0.601	0.614
MicroTokenizer_with_CRF	0.654	0.602	0.627
MicroTokenizer_with_custom_joint_model	0.870	0.835	0.852
MicroTokenizer_with_custom_CRF_model	0.654	0.602	0.627
MicroTokenizer_with_max_match_forward	0.421	0.603	0.496
MicroTokenizer_with_max_match_backward	0.422	0.604	0.497
MicroTokenizer_with_max_match_bidirectional	0.421	0.603	0.496

分词速度

测试结果

Algorithm	Time Cost (seconds)
jieba	4.629725
thulac	24.443029
nlpir	2.9404
ltp	7.118068
MicroTokenizer_with_HMM	35.199929
MicroTokenizer_with_DAG	11.520658
MicroTokenizer_with_join_model	56.950306
MicroTokenizer_with_CRF	4.108395

测试硬件

指标	参数
CPU	Intel(R) Core(TM) i7-7660U CPU @ 2.50GHz
memory	16G
OS	macOS 10.13.6 (17G65)
Python version	3.6.5

测试语料

Key	Value
小说名	《平凡的世界》
行数	11145
文件大小	2.3M

Roadmap

• [TODO] 添加 HanLP 作为待评测中文分词器
• [TODO] 添加 Stanford core NLP 作为待评测中文分词器
• [TODO] 添加 FudanNLP 作为待评测中文分词器

测试结论

1. thulac 和 ltp 性能突出, 但都是不是可以商业免费使用的(如果我没理解错的话)。
2. 比较流行的工具中 jieba 能商用,但性能上和以上顶级分词工具还有不少差距。
3. MicroTokenizer 只使用人民日报或者 SIGHAN Bakeoff 2005 提供的语料，但是其 CRF 模型能力非常优秀，在添加允许用户添加自定义词典的特性后，将是非常有前景的中文分词工具。

Acknowledge & Credit

• 文本部分目前大量参考了 中文分词工具测评 的组织方式和表达。