开源软件名称：

lac

开源软件地址：

https://gitee.com/baidu/lac

开源软件介绍：

工具介绍

LAC全称Lexical Analysis of Chinese，是百度自然语言处理部研发的一款联合的词法分析工具，实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。该工具具有以下特点与优势：

效果好：通过深度学习模型联合学习分词、词性标注、专名识别任务，整体效果F1值超过0.91，词性标注F1值超过0.94，专名识别F1值超过0.85，效果业内领先。
效率高：精简模型参数，结合Paddle预测库的性能优化，CPU单线程性能达800QPS，效率业内领先。
可定制：实现简单可控的干预机制，精准匹配用户词典对模型进行干预。词典支持长片段形式，使得干预更为精准。
调用便捷：支持一键安装，同时提供了Python、Java和C++调用接口与调用示例，实现快速调用和集成。
支持移动端: 定制超轻量级模型，体积仅为2M，主流千元手机单线程性能达200QPS，满足大多数移动端应用的需求，同等体积量级效果业内领先。

安装与使用

在此我们主要介绍Python安装与使用，其他语言使用：

安装说明

代码兼容Python2/3

全自动安装: pip install lac
半自动下载：先下载http://pypi.python.org/pypi/lac/，解压后运行 python setup.py install
安装完成后可在命令行输入lac或lac --segonly启动服务，进行快速体验
国内网络可使用百度源安装，安装速率更快：pip install lac -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

功能与使用

分词

代码示例：

from LAC import LAC# 装载分词模型lac = LAC(mode='seg')# 单个样本输入，输入为Unicode编码的字符串text = u"LAC是个优秀的分词工具"seg_result = lac.run(text)# 批量样本输入, 输入为多个句子组成的list，平均速率会更快texts = [u"LAC是个优秀的分词工具", u"百度是一家高科技公司"]seg_result = lac.run(texts)

输出：

【单样本】：seg_result = [LAC, 是, 个, 优秀, 的, 分词, 工具]【批量样本】：seg_result = [[LAC, 是, 个, 优秀, 的, 分词, 工具], [百度, 是, 一家, 高科技, 公司]]

词性标注与实体识别

代码示例：

from LAC import LAC# 装载LAC模型lac = LAC(mode='lac')# 单个样本输入，输入为Unicode编码的字符串text = u"LAC是个优秀的分词工具"lac_result = lac.run(text)# 批量样本输入, 输入为多个句子组成的list，平均速率更快texts = [u"LAC是个优秀的分词工具", u"百度是一家高科技公司"]lac_result = lac.run(texts)

输出：

每个句子的输出其切词结果word_list以及对每个单词的标注tags_list，其格式为（word_list, tags_list)

【单样本】： lac_result = ([百度, 是, 一家, 高科技, 公司], [ORG, v, m, n, n])【批量样本】：lac_result = [                    ([百度, 是, 一家, 高科技, 公司], [ORG, v, m, n, n]),                    ([LAC, 是, 个, 优秀, 的, 分词, 工具], [nz, v, q, a, u, n, n])                ]

词性和专名类别标签集合如下表，其中我们将最常用的4个专名类别标记为大写的形式：

标签	含义	标签	含义	标签	含义	标签	含义
n	普通名词	f	方位名词	s	处所名词	nw	作品名
nz	其他专名	v	普通动词	vd	动副词	vn	名动词
a	形容词	ad	副形词	an	名形词	d	副词
m	数量词	q	量词	r	代词	p	介词
c	连词	u	助词	xc	其他虚词	w	标点符号
PER	人名	LOC	地名	ORG	机构名	TIME	时间

定制化功能

在模型输出的基础上，LAC还支持用户配置定制化的切分结果和专名类型输出。当模型预测匹配到词典的中的item时，会用定制化的结果替代原有结果。为了实现更加精确的匹配，我们支持以由多个单词组成的长片段作为一个item。

我们通过装载词典文件的形式实现该功能，词典文件每行表示一个定制化的item，由一个单词或多个连续的单词组成，每个单词后使用'/'表示标签，如果没有'/'标签则会使用模型默认的标签。每个item单词数越多，干预效果会越精准。

词典文件示例
这里仅作为示例，展现各种需求情况下的结果。后续还将开放以通配符配置词典的模式，敬请期待。

春天/SEASON花/n 开/v秋天的风落 阳

代码示例

from LAC import LAClac = LAC()# 装载干预词典, sep参数表示词典文件采用的分隔符，为None时默认使用空格或制表符'\t'lac.load_customization('custom.txt', sep=None)# 干预后结果custom_result = lac.run(u"春天的花开秋天的风以及冬天的落阳")

以输入“春天的花开秋天的风以及冬天的落阳”为例，原本输出结果为：

春天/TIME 的/u 花开/v 秋天/TIME 的/u 风/n 以及/c 冬天/TIME 的/u 落阳/n

添加示例中的词典文件后的结果为：

春天/SEASON 的/u 花/n 开/v 秋天的风/n 以及/c 冬天/TIME 的/u 落/n 阳/n

增量训练

我们也提供了增量训练的接口，用户可以使用自己的数据，进行增量训练，首先需要将数据转换为模型输入的格式，并且所有数据文件均为"UTF-8"编码：

1. 分词训练

数据样例
与大多数开源分词数据集格式一致，使用空格作为单词切分标记，如下所示：

LAC 是 个 优秀 的 分词 工具 。百度 是 一家 高科技 公司 。春天 的 花开 秋天 的 风 以及 冬天 的 落阳 。

代码示例

from LAC import LAC# 选择使用分词模型lac = LAC(mode = 'seg')# 训练和测试数据集，格式一致train_file = "./data/seg_train.tsv"test_file = "./data/seg_test.tsv"lac.train(model_save_dir='./my_seg_model/',train_data=train_file, test_data=test_file)# 使用自己训练好的模型my_lac = LAC(model_path='my_seg_model')

2. 词法分析训练

样例数据
在分词数据的基础上，每个单词以“/type”的形式标记其词性或实体类别。值得注意的是，词法分析的训练目前仅支持标签体系与我们一致的数据。后续也会开放支持新的标签体系，敬请期待。

LAC/nz 是/v 个/q 优秀/a 的/u 分词/n 工具/n 。/w百度/ORG 是/v 一家/m 高科技/n 公司/n 。/w春天/TIME 的/u 花开/v 秋天/TIME 的/u 风/n 以及/c 冬天/TIME 的/u 落阳/n 。/w

代码示例

from LAC import LAC# 选择使用默认的词法分析模型lac = LAC()# 训练和测试数据集，格式一致train_file = "./data/lac_train.tsv"test_file = "./data/lac_test.tsv"lac.train(model_save_dir='./my_lac_model/',train_data=train_file, test_data=test_file)# 使用自己训练好的模型my_lac = LAC(model_path='my_lac_model')

文件结构

.├── python                      # Python调用的脚本├── c++                         # C++调用的代码├── java                        # Java调用的代码├── Android                     # Android调用的示例├── README.md                   # 本文件└── CMakeList.txt               # 编译C++和Java调用的脚本

在论文中引用LAC

如果您的学术工作成果中使用了LAC，请您增加下述引用。我们非常欣慰LAC能够对您的学术工作带来帮助。

@article{jiao2018LAC,	title={Chinese Lexical Analysis with Deep Bi-GRU-CRF Network},	author={Jiao, Zhenyu and Sun, Shuqi and Sun, Ke},	journal={arXiv preprint arXiv:1807.01882},	year={2018},	url={https://arxiv.org/abs/1807.01882}}