HanLP vs LTP 分词功能测试

文章摘自github,本次测试选用 HanLP 1.6.0 , LTP 3.4.0

测试思路

使用同一份语料训练两个分词库，同一份测试数据测试两个分词库的性能。

语料库选取1998年01月的人民日报语料库。199801人民日报语料

该词库带有词性标注，为了遵循LTP的训练数据集格式，需要处理掉词性标注。

测试数据选择SIGHan2005提供的开放测试集。

SIGHan2005的使用可以参见其附带的readme。

HanLP

java -cp libs/hanlp-1.6.0.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task CWS -train -reference ../OpenCorpus/pku98/199801.txt -model cws.bin

mkdir -p data/model/perceptron/pku199801

mv -f cws.bin data/model/perceptron/pku199801/cws.bin

默认情况下，训练的迭代次数为5。

修改 src/main/resouces 文件:

root=../test-hanlp-ltp

打包命令：

gradle clean build

​

SIGHan2005的MSR测试集

执行命令：

java -cp build/libs/test-hanlp-ltp-1.0-SNAPSHOT.jar  com.zongwu33.test.TestForSIGHan2005 ../NLP/icwb2-data/testing/msr_test.utf8    segment-msr-result.txt

将分词的结果生成到segment-msr-result.txt文件里。 利用SIGHan2005的脚本生成分数：

perl ../NLP/icwb2-data/scripts/score ../NLP/icwb2-data/gold/msr_training_words.utf8

    ../NLP/icwb2-data/gold/msr_test_gold.utf8 segment-msr-result.txt > score-msr.ut8

可以得到 HanLP在MSR数据集上的测试结果：

=== TOTAL TRUE WORDS RECALL: 0.870

=== TOTAL TEST WORDS PRECISION: 0.848

=== F MEASURE: 0.859

SIGHan2005的PKU测试集

java -cp build/libs/test-hanlp-ltp-1.0-SNAPSHOT.jar  com.zongwu33.test.TestForSIGHan2005 ../NLP/icwb2-data/testing/pku_test.utf8  segment-pku-result.txt

perl ../NLP/icwb2-data/scripts/score ../NLP/icwb2-data/gold/pku_training_words.utf8  ../NLP/icwb2-data/gold/pku_test_gold.utf8   segment-pku-result.txt > score-pku.utf8

结果：

=== TOTAL TRUE WORDS RECALL: 0.894

=== TOTAL TEST WORDS PRECISION: 0.915

=== F MEASURE: 0.905

Docker安装 LTP

LTP

生成符合LTP训练格式的训练集文件：

java  -cp build/libs/test-hanlp-ltp-1.0-SNAPSHOT.jar  com.zongwu33.test.CreateSimpleCorpus ../OpenCorpus/pku98/199801.txt  simple-199801.txt

simple-199801.txt 即为结果。 训练集 和开发集都指定为这个文件：

../LTP/ltp-3.4.0/tools/train/otcws learn  --model model-test --reference simple-199801.txt --development simple-199801.txt  --max-iter  5

SIGHan2005的MSR测试集

测试:

../LTP/ltp-3.4.0/tools/train/otcws test  --model model-test  --input /data/testLTP/icwb2-data/testing/msr_test.utf8  > msr_result.txt

利用SIGHan2005的脚本生成分数：

perl icwb2-data/scripts/score icwb2-data/gold/msr_training_words.utf8

    icwb2-data/gold/msr_test_gold.utf8 msr_result.txt > ltp-msr-score.utf8

查看ltp-msr-score.utf8 ：

=== TOTAL TRUE WORDS RECALL: 0.886

=== TOTAL TEST WORDS PRECISION: 0.854

=== F MEASURE: 0.870

SIGHan2005的PKU测试集

../LTP/ltp-3.4.0/tools/train/otcws test  --model model-test  --input /data/testLTP/icwb2-data/testing/pku_test.utf8  > pku_result.txt

perl icwb2-data/scripts/score icwb2-data/gold/pku_training_words.utf8  

    icwb2-data/gold/pku_test_gold.utf8  pku_result.txt > ltp-pku-score.ut8

=== TOTAL TRUE WORDS RECALL: 0.928

=== TOTAL TEST WORDS PRECISION: 0.939

=== F MEASURE: 0.934

对比

MSR测试集：

 

性能测试

阿里云ECS机器配置：

机器配置：Intel Xeon CPU *4 2.50GHz，内存16G

测试数据集 20M的网络小说，约140315句（不含空行）。

HanLP

java -cp test-hanlp-ltp-1.0-SNAPSHOT.jar com.zongwu33.test.PerformanceTest  ../NLP/strict-utf8-booken.txt  

init model: 313 ms

total time:15677 ms

total num:140315

需要15.677 s，可以计算得到处理速度 1375k/s 。

LTP

../LTP/ltp-3.4.0/tools/train/otcws test  --model model-test  --input  strict-utf8-booken.txt  > /dev/null

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 ||| ltp segmentor, testing ...

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: input file = strict-utf8-booken.txt

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: model file = model-test

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: evaluate = false

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: sequence probability = false

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: marginal probability = false

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: number of labels = 4

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: number of features = 491820

[INFO] 2018-03-26 17:04:19 report: number of dimension = 1967296

[INFO] 2018-03-26 17:05:13 Elapsed time 53.680000

需要53s。处理速度389k/s。

对比

 

开源协议

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