hanlp和jieba等六大中文分工具的測試對比

本篇文章測試的 哈工大 LTP 、中科院計算所 NLPIR 、清華大學 THULAC 和 jieba 、 FoolNLTK 、 HanLP 這六大中文分詞工具是由    水 ... 琥珀 完成的。相關測試的文章之前也看到過一些，但本篇闡述的可以說是比較詳細的了。這裡就分享一下給各位朋友！

安裝呼叫

jieba “結巴”中文分詞：做最好的 Python 中文分片語件

THULAC 清華大學：一個高效的中文詞法分析工具包

FoolNLTK 可能不是最快的開源中文分詞，但很可能是最準的開源中文分詞

教程： FoolNLTK 及 HanLP 使用

HanLP 最高分詞速度 2,000 萬字 / 秒

** 中科院 Ictclas 分詞系統 - NLPIR 漢語分詞系統

哈工大 LTP

LTP 安裝教程 [python 哈工大 NTP 分詞 安裝 pyltp 及配置模型（新） ]

如下是測試程式碼及結果

下面測試的文字上是極易分詞錯誤的文字，分詞的效果在很大程度上就可以提現分詞器的分詞情況。接下來驗證一下，分詞器的宣傳語是否得當吧。

 

jieba 中文分詞

 

thulac 中文分詞

fool 中文分詞

HanLP 中文分詞

中科院分詞 nlpir

哈工大 ltp 分詞

以上可以看出分詞的時間，為了方便比較進行如下操作：

 

分詞效果對比

 

 

結果為：

總結：

1. 時間上（不包括載入包的時間），對於相同的文字測試兩次，四個分詞器時間分別為：

jieba:    0.01699233055114746 1.8318662643432617

thulac ： 10.118737936019897 8.155954599380493

fool ： 2.227612018585205 2.892209053039551

HanLP ： 3.6987085342407227 1.443108320236206

中科院 nlpir ： 0.002994060516357422

哈工大 ltp_ ： 0.09294390678405762

可以看出平均耗時最短的是中科院 nlpir 分詞，最長的是 thulac ，時間的差異還是比較大的。

2. 分詞準確率上，透過分詞效果操作可以看出

第一句：結婚的和尚未結婚的確實在干擾分詞啊

四個分詞器都表現良好，唯一不同的是 fool 將“干擾分詞”合為一個詞

第二句：汽水不如果汁好喝，重點在 “不如果”，“”不如“” 和“”如果“” 在中文中都可以成詞，但是在這個句子裡是不如 與果汁 正確分詞

jieba  thulac fool HanLP

jieba 、 fool 、 HanLP 正確   thulac 錯誤

第三句： 小白痴痴地在門前等小黑回來，體現在人名的合理分詞上

正確是：

小白 / 痴痴地 / 在 / 門前 / 等 / 小黑 / 回來

jieba 、 fool 、 HanLP 正確， thulac 在兩處分詞錯誤： 小白 _np 痴痴 _a 地 _u 在 _p 門前 _s 等 _u 小 _a 黑回 _n 來 _f

第四句：是有關司法領域文字分詞

發現 HanLP 的分詞粒度比較大， fool 分詞粒度較小，導致 fool 分詞在上有較大的誤差。在人名識別上沒有太大的差異，在組織機構名上分詞，分詞的顆粒度有一些差異， Hanlp 在機構名的分詞上略勝一籌。

六種分詞器使用建議：

對命名實體識別要求較高的可以選擇 HanLP ，根據說明其訓練的語料比較多，載入了很多實體庫，透過測試在實體邊界的識別上有一定的優勢。

中科院的分詞，是學術界比較權威的，對比來看哈工大的分詞器也具有比較高的優勢。同時這兩款分詞器的安裝雖然不難，但比較 jieba 的安裝顯得繁瑣一點，程式碼遷移性會相對弱一點。哈工大分詞器 pyltp 安裝配置模型教程

結巴因為其安裝簡單，有三種模式和其他功能，支援語言廣泛，流行度比較高，且在操作檔案上有比較好的方法好用 python -m jieba news.txt > cut_result.txt

對於分詞器的其他功能就可以在文章開頭的連結檢視，比如說哈工大的 pyltp 在命名實體識別方面，可以輸出標註的詞向量，是非常方便基礎研究的命名實體的標註工作。

精簡文字 效果對比