ltp - 中文自然语言处理平台，多任务和高效推理支持

LTP 项目介绍

LTP 即语言技术平台（Language Technology Platform），是由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心开发的一套强大中文自然语言处理工具。其核心功能包括分词、词性标注、句法分析等，为研究人员和开发者提供了丰富的工具，是进行中文文本处理的利器。

项目概况

LTP 的开发版本现已更新至 4.0.0，它支持多种自然语言处理任务，使得中文文本的分析如虎添翼。具体任务包括：

分词：将中文文本切分为独立的词语
词性标注：为每个词语分配相应的词性标签
命名实体识别：识别出文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等
句法分析：包括依存句法分析和语义依存分析，通过理解文法结构来分析句子中的头尾关系
语义分析：包括语义依存和语义角色标注，通过句法关系揭示词与词之间的语义联系

使用说明

Python 版快速上手

Python 使用者可以通过以下步骤快速上手：

安装 PyTorch 和 Transformers 依赖库：
```
pip install torch transformers
```
安装 LTP 及相关扩展：
```
pip install ltp ltp-core ltp-extension
```

使用示例代码进行分词和其他处理任务：

from ltp import LTP

ltp = LTP()  # 默认加载 Small 模型
output = ltp.pipeline(["他叫汤姆去拿外衣。"], tasks=["cws", "pos", "ner", "dep", "sdp", "sdpg"])
print(output.cws)

Rust 版使用

对 Rust 用户，LTP 提供了模块化的支持，通过以下步骤可以实现基本的自然语言处理任务：

use ltp::{CWSModel, POSModel, NERModel, ModelSerde};

let cws: CWSModel = ModelSerde::load(file, Format::AVRO(Codec::Deflate))?;
let pos: POSModel = ModelSerde::load(file, Format::AVRO(Codec::Deflate))?;
let ner: NERModel = ModelSerde::load(file, Format::AVRO(Codec::Deflate))?;

更新历史

4.2.0 更新：
- 引入 Legacy 模型，以满足用户对速度的需求，利用 Rust 提升推理速度。
- 深度学习模型支持六大核心任务。
- 提供了支持用户自定义的训练脚本，使得训练个性化模型更加便捷。
4.1.0 更新：
- 增强了用户自定义分词功能，并修复了部分已有问题。
4.0.0 更新：
- 基于 Pytorch 开发，提供了原生的 Python 接口。

开源协议

LTP 面向国内外大学、中科院研究所和个人研究者免费开放源码，对商业用途则需付费。企事业单位需付费使用，并需联系项目团队商议具体使用事项。

作者信息

LTP 是由车万翔、冯云龙等研究人员协力开发的。如果您在使用中取得了学术成果，请务必注明LTP的贡献。

总结

LTP 在中文自然语言处理领域提供了全面而专业的服务，通过持续创新和开发，使得这一平台在词语分析、结构解析以及语义理解等方面皆居于前列。使用 LTP，用户可以更为高效地处理各类复杂的中文文本任务。