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# LTP 4

[LTP](https://github.com/HIT-SCIR/ltp)（Language Technology Platform） 提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。

## 引用

如果您在工作中使用了 LTP，您可以引用这篇论文

```bibtex
@article{che2020n,
  title={N-LTP: A Open-source Neural Chinese Language Technology Platform with Pretrained Models},
  author={Che, Wanxiang and Feng, Yunlong and Qin, Libo and Liu, Ting},
  journal={arXiv preprint arXiv:2009.11616},
  year={2020}
}
```

**参考书：**
由哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）的多位学者共同编著的《[自然语言处理：基于预训练模型的方法](https://item.jd.com/13344628.html)》（作者：车万翔、郭江、崔一鸣；主审：刘挺）一书现已正式出版，该书重点介绍了新的基于预训练模型的自然语言处理技术，包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分，可供广大LTP用户学习参考。

## 快速使用

### 安装 LTP

```bash
pip install -U ltp ltp-core ltp-extension -i https://pypi.org/simple
```

**注：** 如果遇到任何错误，请尝试使用上述命令重新安装 ltp，如果依然报错，请在 [Github issues](https://github.com/HIT-SCIR/ltp/issues) 中反馈。

### 使用 LTP

```python
import torch
from ltp import LTP

ltp = LTP("LTP/small")  # 默认加载 Small 模型

# 将模型移动到 GPU 上
if torch.cuda.is_available():
    # ltp.cuda()
    ltp.to("cuda")

output = ltp.pipeline(["他叫汤姆去拿外衣。"], tasks=["cws", "pos", "ner", "srl", "dep", "sdp"])
# 使用字典格式作为返回结果
print(output.cws)  # print(output[0]) / print(output['cws']) # 也可以使用下标访问
print(output.pos)
print(output.sdp)

# 使用感知机算法实现的分词、词性和命名实体识别，速度比较快，但是精度略低
ltp = LTP("LTP/legacy")
# cws, pos, ner = ltp.pipeline(["他叫汤姆去拿外衣。"], tasks=["cws", "ner"]).to_tuple() # error: NER 需要 词性标注任务的结果
cws, pos, ner = ltp.pipeline(["他叫汤姆去拿外衣。"], tasks=["cws", "pos", "ner"]).to_tuple()  # to tuple 可以自动转换为元组格式
# 使用元组格式作为返回结果
print(cws, pos, ner)
```

## 模型性能以及下载地址

|                  深度学习模型                   |  分词   |  词性   | 命名实体  | 语义角色  | 依存句法  | 语义依存  | 速度(句/S) |
| :---------------------------------------: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :-----: |
|  [Base](https://huggingface.co/LTP/base)  | 98.7  | 98.5  | 95.4  | 80.6  | 89.5  | 75.2  |  39.12  |
| [Base1](https://huggingface.co/LTP/base1) | 99.22 | 98.73 | 96.39 | 79.28 | 89.57 | 76.57 |  --.--  |
| [Base2](https://huggingface.co/LTP/base2) | 99.18 | 98.69 | 95.97 | 79.49 | 90.19 | 76.62 |  --.--  |
| [Small](https://huggingface.co/LTP/small) | 98.4  | 98.2  | 94.3  | 78.4  | 88.3  | 74.7  |  43.13  |
|  [Tiny](https://huggingface.co/LTP/tiny)  | 96.8  | 97.1  | 91.6  | 70.9  | 83.8  | 70.1  |  53.22  |

|                    感知机算法                    |  分词   |  词性   | 命名实体  | 速度(句/s)  |             备注             |
| :-----------------------------------------: | :---: | :---: | :---: | :------: | :------------------------: |
| [Legacy](https://huggingface.co/LTP/legacy) | 97.93 | 98.41 | 94.28 | 21581.48 | [性能详情](https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/main/python/extension/README.md) |

**注：感知机算法速度为开启16线程速度**

## 作者信息

- 冯云龙 \<\<[ylfeng@ir.hit.edu.cn](mailto:ylfeng@ir.hit.edu.cn)>>

## 开源协议

1. 语言技术平台面向国内外大学、中科院各研究所以及个人研究者免费开放源代码，但如上述机构和个人将该平台用于商业目的（如企业合作项目等）则需要付费。
2. 除上述机构以外的企事业单位，如申请使用该平台，需付费。
3. 凡涉及付费问题，请发邮件到 car@ir.hit.edu.cn 洽商。
4. 如果您在 LTP 基础上发表论文或取得科研成果，请您在发表论文和申报成果时声明“使用了哈工大社会计算与信息检索研究中心研制的语言技术平台（LTP）”.
   同时，发信给car@ir.hit.edu.cn，说明发表论文或申报成果的题目、出处等。