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一、分词工具的评估

分词效果的好坏对于自然语言处理任务的成功与否有着至关重要的影响。

因此,在使用分词工具时,我们需要对分词效果进行评估。

分词效果评估通常使用准确率Precision)、召回率Recall)和F1值F1-Score)这三个指标来衡量。

  1. 准确率表示正确分词的数量与分词器分出的总词数之比;
  2. 召回率表示正确分词的数量与参考标准中的总词数之比;
  3. F1值是准确率和召回率的调和平均数,用于综合评价分词工具的性能。

除了考虑准确性之外,我们还需要考虑分词工具的性能问题,在大数据场景下是否可用。

 

二、分词工具的对比

以下测试结果来自:https://github.com/howl-anderson/Chinese_tokenizer_benchmark?tab=readme-ov-file#msr

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

 

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

 

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

 

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

 

分词速度

测试结果

Algorithm Time Cost (seconds)
jieba 4.629725
thulac 24.443029
nlpir 2.9404
ltp 7.118068

 

 

jieba分词分析与理解
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