1.中文分词工具在线PK新增：FoolNLTK、LTP、StanfordCoreNLP

中文分词工具在线PK新增：FoolNLTK、LTP、StanfordCoreNLP

       中文分词在线PK之旅持续推进，继上篇《五款中文分词工具在线PK: Jieba,iapp源码ui SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》之后，此次又新增了三个中文分词工具，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）和斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可在AINLP公众号进行测试：中文分词 我爱自然语言处理。

       以下是在Python3.x & Ubuntu. 的环境下测试及安装这些中文分词器：6）FoolNLTK：github.com/rockyzhengwu...

       特点：可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词。基于BiLSTM模型训练而成，ddos软件源码解析包含分词，词性标注，实体识别，都有比较高的准确率。用户自定义词典，可训练自己的多线程源码讲解模型，批量处理，定制自己的模型。get clone github.com/rockyzhengwu... cd FoolNLTK/train 详细训练步骤可参考文档。

       仅在linux Python3 环境测试通过。

       安装，依赖TensorFlow,通信事故指标源码 会自动安装：pip install foolnltk

       中文分词示例：

       7) LTP: github.com/HIT-SCIR/ltp

       pyltp: github.com/HIT-SCIR/pyl...

       pyltp 是语言技术平台（Language Technology Platform, LTP）的Python封装。

       安装 pyltp 注：由于新版本增加了新的第三方依赖如dynet等，不再支持 windows 下 python2 环境。使用 pip 安装 使用 pip 安装前，请确保您已安装了 pip $ pip install pyltp 接下来，需要下载 LTP 模型文件。下载地址 - `模型下载 ltp.ai/download.html`_ 当前模型版本 - 3.4.0 注意在windows下 3.4.0 版本的基金行情源码语义角色标注模块模型需要单独下载，具体查看下载地址链接中的说明。请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应，否则会导致程序无法正确加载模型。从源码安装 您也可以选择从源代码编译安装 $ git clone github.com/HIT-SCIR/pyl... $ git submodule init $ git submodule update $ python setup.py install 安装完毕后，也需要下载相应版本的 LTP 模型文件。

       这里使用"pip install pyltp"安装，安装完毕后在LTP模型页面下载模型数据：ltp.ai/download.html，我下载的是 ltp_data_v3.4.0.zip ，压缩文件有多M，解压后1.2G，里面有不同NLP任务的模型。

       中文分词示例：

       8) Stanford CoreNLP: stanfordnlp.github.io/C... stanfordcorenlp: github.com/Lynten/stanf...

       这里用的是斯坦福大学CoreNLP的python封装：stanfordcorenlp

       stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP. It provides a simple API for text processing tasks such as Tokenization, Part of Speech Tagging, Named Entity Reconigtion, Constituency Parsing, Dependency Parsing, and more.

       安装很简单，pip即可：pip install stanfordcorenlp

       但是要使用中文NLP模块需要下载两个包，在CoreNLP的下载页面下载模型数据及jar文件，目前官方是3.9.1版本：nlp.stanford.edu/softwa...

       第一个是：stanford-corenlp-full---.zip 第二个是：stanford-chinese-corenlp----models.jar

       前者解压后把后者也要放进去，否则指定中文的时候会报错。

       中文分词使用示例：

       最后再说一下，原本计划加上对NLPIR中文分词器的支持，但是发现它的license需要定期更新，对于长久放server端测试不太方便就放弃了；另外之所以选择python，因为我用了Flask restful api框架，也欢迎推荐其他的中文分词开源框架，如果它们有很好的Python封装的话，这里可以继续添加。