THULAC：一个高效的中文词法分析工具包
本文档只针对THULAC的java版本，其他版本的使用方式请查阅对应的README文件。
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项目介绍
THULAC (THU Lexical Analyzer for Chinese) 是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包，具有中文分词和词性标注功能。THULAC具有如下几个特点：
- 能力强。利用我们集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库（约含5800万字）训练而成，模型标注能力强大。
- 准确率高。该工具包在标准数据集Chinese Treebank (CTB5) 上分词的F1值可达97.3％，词性标注的F1值可达到92.9％，与该数据集上最好方法效果相当。
- 速度较快。同时进行分词和词性标注速度为300KB/s，每秒可处理约15万字。只进行分词速度可达到1.3MB/s。（该数据取自本库的c++版本，java版本可能速度略慢）
编译和安装
- 可执行jar包
本库正在持续开发中，请参阅下文自行编译运行。
- 下载源代码编译运行
下载编译本库需要计算机上已安装java, git和gradle，以及稳定可靠的网络连接。
之后，运行命令行：
git clone https://github.com/thunlp/THULAC-Java.git
执行完毕后，运行命令行：
gradle check
如果控制台上打出BUILD SUCCESSFUL字样则说明编译成功。
使用方式
1. 分词和词性标注程序
1.1. 命令格式
从命令行输入输出：
java -jar THULAC_lite_java_run.jar [-t2s] [-seg_only] [-deli delimiter] [-user userdict.txt]
从文本文件（UTF-8编码）输入输出：
java -jar THULAC_lite_java_run.jar [-t2s] [-seg_only] [-deli delimiter] [-user userdict.txt] -input input_file -output output_file
1.2. 命令参数, 参数名称, 含义, ---, ---, -t2s, 将句子从繁体转化为简体, -seg_only, 只进行分词，不进行词性标注, -deli delimiter, 将词与词性间的分隔符设置为delimiter，默认为下划线_, -filter, 使用过滤器去除一些没有意义的词语，例如“可以”。, -user userdict.txt, 设置用户词典为userdict.txt，词典中的词会被打上uw标签。词典中每一个词一行，UTF8编码, -model_dir dir, 设置模型文件所在文件夹为dir，默认为models/, -input input_file, 设置输入文件为input_file，默认为命令行输入, -output output_file, 设置输出文件为output_file，默认为命令行输出, ### 2. 获取模型
THULAC需要分词和词性标注模型的支持，获取下载好的模型用户可以登录thulac.thunlp.org网站填写个人信息进行下载，并放到THULAC的根目录即可，或者使用参数-model_dir dir指定模型的位置。
代表分词软件的性能对比
我们选择LTP、ICTCLAS、结巴分词等国内代表分词软件与THULAC做性能比较。我们选择Windows作为测试环境，根据第二届国际汉语分词测评发布的国际中文分词测评标准，对不同软件进行了速度和准确率测试。
在第二届国际汉语分词测评中，共有四家单位提供的测试语料 (Academia Sinica, City University, Peking University, Microsoft Research), 在评测提供的资源icwb2-data中包含了来自这四家单位的训练集（training）、测试集（testing）, 以及根据各自分词标准而提供的相应测试集的标准答案 (icwb2-data/scripts/gold)．在icwb2-data/scripts目录下含有对分词进行自动评分的perl脚本score。
我们在统一测试环境下，对若干流行分词软件和THULAC进行了测试，使用的模型为各分词软件自带模型。THULAC使用的是随软件提供的简单模型Model_1。评测环境为 Intel Core i5 2.4 GHz 评测结果如下：
msr_test（560KB）, Algorithm, Time, Precision, Recall, :------------, -------------:, ------------:, -------:, LTP-3.2.0, 3.21s, 0.867, 0.896, ICTCLAS(2015版), 0.55s, 0.869, 0.914, jieba, 0.26s, 0.814, 0.809, THULAC, 0.62s, 0.877, 0.899, pku_test（510KB）, Algorithm, Time, Precision, Recall, :------------, -------------:, ------------:, -------:, LTP-3.2.0, 3.83s, 0.960, 0.947, ICTCLAS(2015版), 0.53s, 0.939, 0.944, jieba, 0.23s, 0.850, 0.784, THULAC, 0.51s, 0.944, 0.908, 除了以上在标准测试集上的评测，我们也对各个分词工具在大数据上的速度进行了评测，结果如下：
CNKI_journal.txt（51 MB）, Algorithm, Time, Speed, :------------, -------------:, ------------:, LTP-3.2.0, 348.624s, 149.80KB/s, ICTCLAS(2015版), 106.461s, 490.59KB/s, jieba, 22.5583s, 2314.89KB/s, THULAC, 42.625s, 1221.05KB/s, ## 词性解释
n/名词 np/人名 ns/地名 ni/机构名 nz/其它专名
m/数词 q/量词 mq/数量词 t/时间词 f/方位词 s/处所词
v/动词 vm/能愿动词 vd/趋向动词 a/形容词 d/副词
h/前接成分 k/后接成分 i/习语 j/简称
r/代词 c/连词 p/介词 u/助词 y/语气助词
e/叹词 o/拟声词 g/语素 w/标点 x/其它
THULAC模型介绍
- 我们随THULAC源代码附带了简单的分词模型Model_1，仅支持分词功能。该模型由人民日报分词语料库训练得到。
- 我们随THULAC源代码附带了分词和词性标注联合模型Model_2，支持同时分词和词性标注功能。该模型由人民日报分词和词性标注语料库训练得到。
- 我们还提供更复杂、完善和精确的分词和词性标注联合模型Model_3和分词词表。该模型是由多语料联合训练训练得到（语料包括来自多文体的标注文本和人民日报标注文本等）。由于模型较大，如有机构或个人需要，请填写“doc/资源申请表.doc”，并发送至 thunlp@gmail.com，通过审核后我们会将相关资源发送给联系人。
注意事项
该工具目前仅处理UTF8编码中文文本，之后会逐渐增加支持其他编码的功能，敬请期待。
其他语言实现
- C++版
https://github.com/thunlp/THULAC - Python版
https://github.com/thunlp/THULAC-Python - so版
https://github.com/thunlp/THULAC.so
更新历史, 更新时间, 更新内容, :------------, :-------------:, 2016-09-29, 增加THULAC分词so版本。, 2016-03-31, 增加THULAC分词python版本。, 2016-01-20, 增加THULAC分词Java版本。, 2016-01-10, 开源THULAC分词工具C++版本。, ## 开源协议
- THULAC面向国内外大学、研究所、企业以及个人用于研究目的免费开放源代码。
- 如有机构或个人拟将THULAC用于商业目的，请发邮件至thunlp@gmail.com洽谈技术许可协议。
- 欢迎对该工具包提出任何宝贵意见和建议。请发邮件至thunlp@gmail.com。
- 如果您在THULAC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“使用了清华大学THULAC”，并按如下格式引用：
中文：
孙茂松, 陈新雄, 张开旭, 郭志芃, 刘知远. THULAC：一个高效的中文词法分析工具包. 2016.
英文：
Maosong Sun, Xinxiong Chen, Kaixu Zhang, Zhipeng Guo, Zhiyuan Liu. THULAC: An Efficient Lexical Analyzer for Chinese. 2016.
相关论文
- Zhongguo Li, Maosong Sun. Punctuation as Implicit Annotations for Chinese Word Segmentation. Computational Linguistics, vol. 35, no. 4, pp. 505-512, 2009.
作者
Maosong Sun （孙茂松，导师）, Xinxiong Chen（陈新雄，博士生）, Kaixu Zhang (张开旭，硕士生）, Zhipeng Guo（郭志芃，本科生）, Zhiyuan Liu（刘知远，助理教授）.
致谢
std4453：对此java版本的代码进行优化和添加注释。