readme: ![CODE SIZE](https://img.shields.io/github/languages/code-size/HIT-SCIR/ltp)
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  | [Python](python/interface/README.md) | [![LTP](https://img.shields.io/pypi/v/ltp?label=LTP)](https://pypi.org/project/ltp) [![LTP-Core](https://img.shields.io/pypi/v/ltp-core?label=LTP-Core)](https://pypi.org/project/ltp-core)   [![LTP-Extension](https://img.shields.io/pypi/v/ltp-extension?label=LTP-Extension)](https://pypi.org/project/ltp-extension) |
  | [Rust](rust/ltp/README.md)           | [![LTP](https://img.shields.io/crates/v/ltp?label=LTP)](https://crates.io/crates/ltp)                                                                                                                                                                                                                                     |
  
  # LTP 4
  
  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。
  
  ### 更新说明
  
  - 4.2.0
    - \[结构性变化\] 将 LTP 拆分成 2 个部分，维护和训练更方便，结构更清晰
      - \[Legacy 模型\] 针对广大用户对于**推理速度**的需求，使用 Rust 重写了基于感知机的算法，准确率与 LTP3 版本相当，速度则是 LTP v3 的 **3.55** 倍，开启多线程更可获得 **17.17** 倍的速度提升，但目前仅支持分词、词性、命名实体三大任务
      - \[深度学习模型\] 即基于 PyTorch 实现的深度学习模型，支持全部的6大任务（分词/词性/命名实体/语义角色/依存句法/语义依存）
    - \[其他改进\] 改进了模型训练方法
      - \[共同\] 提供了训练脚本和训练样例，使得用户能够更方便地使用私有的数据，自行训练个性化的模型
      - \[深度学习模型\] 采用 hydra 对训练过程进行配置，方便广大用户修改模型训练参数以及对 LTP 进行扩展（比如使用其他包中的 Module）
    - \[其他变化\] 分词、依存句法分析 (Eisner) 和 语义依存分析 (Eisner) 任务的解码算法使用 Rust 实现，速度更快
    - \[新特性\] 模型上传至 [Huggingface Hub](https://huggingface.co/LTP)，支持自动下载，下载速度更快，并且支持用户自行上传自己训练的模型供LTP进行推理使用
    - \[破坏性变更\] 改用 Pipeline API 进行推理，方便后续进行更深入的性能优化（如SDP和SDPG很大一部分是重叠的，重用可以加快推理速度），使用说明参见[Github快速使用部分](https://github.com/hit-scir/ltp)
  - 4.1.0
    - 提供了自定义分词等功能
    - 修复了一些bug
  - 4.0.0
    - 基于Pytorch 开发，原生 Python 接口
    - 可根据需要自由选择不同速度和指标的模型
    - 分词、词性、命名实体、依存句法、语义角色、语义依存6大任务
  
  ## 快速使用
  
  ### [Python](python/interface/README.md)
  
  ```bash
  pip install -U ltp ltp-core ltp-extension -i https://pypi.org/simple # 安装 ltp
  ```
  
  **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 中反馈。
  
  ```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)
  ```
  
  **[详细说明](python/interface/docs/quickstart.rst)**
  
  ### [Rust](rust/ltp/README.md)
  
  ```rust
  use std::fs::File;
  use itertools::multizip;
  use ltp::{CWSModel, POSModel, NERModel, ModelSerde, Format, Codec};
  
  fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let file = File::open("data/legacy-models/cws_model.bin")?;
    let cws: CWSModel = ModelSerde::load(file, Format::AVRO(Codec::Deflate))?;
    let file = File::open("data/legacy-models/pos_model.bin")?;
    let pos: POSModel = ModelSerde::load(file, Format::AVRO(Codec::Deflate))?;
    let file = File::open("data/legacy-models/ner_model.bin")?;
    let ner: NERModel = ModelSerde::load(file, Format::AVRO(Codec::Deflate))?;
  
    let words = cws.predict("他叫汤姆去拿外衣。")?;
    let pos = pos.predict(&words)?;
    let ner = ner.predict((&words, &pos))?;
  
    for (w, p, n) in multizip((words, pos, ner)) {
      println!("{}/{}/{}", w, p, n);
    }
  
    Ok(())
  }
  ```
  
  ## 模型性能以及下载地址
  
  |                  深度学习模型                   | 