结构化感知机标注框架是一套利用感知机做序列标注任务，并且应用到中文分词、词性标注与命名实体识别这三个问题的完整在线学习框架，该框架利用1个算法解决3个问题，时自治同意的系统，同时三个任务顺序渐进，构成流水线式的系统。本文先介绍中文分词框架部分内容。
中文分词
训练
只需指定输入语料的路径（单文档时为文件路径，多文档时为文件夹路径，灵活处理），以及模型保存位置即可：
命令行
java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task CWS -train -reference data/test/pku98/199801.txt -model data/test/perceptron/cws.bin
API
public void testTrain() throws Exception
{
PerceptronTrainer trainer = new CWSTrainer();
PerceptronTrainer.Result result = trainer.train(
"data/test/pku98/199801.txt",
Config.CWS_MODEL_FILE
);
// System.out.printf("准确率F1:%.2f ", result.prf[2]);
}
事实上，视语料与任务的不同，迭代数、压缩比和线程数都可以自由调整，以保证最佳结果:
/**
* 训练
*
* @param trainingFile 训练集
* @param developFile 开发集
* @param modelFile 模型保存路径
* @param compressRatio 压缩比
* @param maxIteration 最大迭代次数
* @param threadNum 线程数
* @return 一个包含模型和精度的结构
* @throws IOException
*/
public Result train(String trainingFile, String developFile,
String modelFile, final double compressRatio,
final int maxIteration, final int threadNum) throws IOException
单线程时使用AveragedPerceptron算法，收敛较好；多线程时使用StructuredPerceptron，波动较大。关于两种算法的精度比较，请参考下一小节。目前默认多线程，线程数为系统CPU核心数。请根据自己的需求平衡精度和速度。
准确率
在sighan2005的msr数据集上的性能评估结果如下：
l 语料未进行任何预处理
l 只使用了7种状态特征，未使用词典
l 压缩比0.0，迭代数50
l 总耗时包含语料加载与模型序列化
l 对任意PerceptronTagger，用户都可以调用准确率评估接口：
/**
* 性能测试
*
* @param corpora 数据集
* @return 默认返回accuracy，有些子类可能返回P,R,F1
* @throws IOException
*/
public double[] evaluate(String corpora) throws IOException
速度
目前感知机分词是所有“由字构词”的分词器实现中最快的，比自己写的CRF解码快1倍。新版CRF词法分析器框架复用了感知机的维特比解码算法，所以速度持平。
l 测试时需关闭词法分析器的自定义词典、词性标注和命名实体识别
l 测试环境 Java8 i7-6700K
测试
测试时只需提供分词模型的路径即可：
public void testCWS() throws Exception
{
PerceptronSegmenter segmenter = new PerceptronSegmenter(Config.CWS_MODEL_FILE);
System.out.println(segmenter.segment("商品和服务"));
}
正常情况下对商品和服务的分词结果为[商品, 和, 服务]。建议在任何语料上训练时都试一试这个简单的句子，当作HelloWorld来测试。若这个例子都错了，则说明语料格式、规模或API调用上存在问题，须仔细排查，而不要急着部署上线。
另外，数据包中已经打包了在人民日报语料1998年1月份上训练的模型，不传路径时将默认加载配置文件中指定的模型。
在本系统中，分词器PerceptronSegmenter的职能更加单一，仅仅负责分词，不再负责词性标注或命名实体识别。这是一次接口设计上的新尝试，未来可能在v2.0中大规模采用这种思路去重构。