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单模型可完成6项NLP任务，哈工大SCIR LTP再度升级，4.0版本面世

百家作者：机器之心 2020-06-17 03:09:45

机器之心发布

机器之心编辑部

迄今为止，这一 NLP 开源基础技术平台在 GitHub 上共获得了 2.5k 的 Star 量，760 多个 Fork 数量，被包括清华大学、北京大学、CMU 等国内外众多大学及科研机构在内的 600 余家研究单位签署协议使用。

LTP 4.0 来了，带着它全新升级的武力值。

LTP 的全称为「Language Technology Platform」，是哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。

该平台集词法分析（分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析（依存句法分析）和语义分析（语义角色标注、语义依存分析）等多项自然语言处理技术于一体。其中句法分析、语义分析等多项关键技术多次在 CoNLL 国际评测中获得了第 1 名。此外，平台还荣获了 2010 年中国中文信息学会科学技术一等奖、2016 年黑龙江省科技进步一等奖。

目前，LTP 已被包括清华大学、北京大学、CMU 等国内外众多大学及科研机构在内的 600 余家研究单位签署协议使用，同时向百度、腾讯、华为、讯飞等多家知名公司收费授权。

在 GitHub 上，这一项目的星标数量已经达到 2.5k，Fork 数 750 多个。有效解决了自然语言处理技术入行门槛高，准确率、效率偏低，缺少共享数据和程序资源，重复开发现象严重，结果可视化差，错误分析困难，较难真正支持各类应用研究等众多问题。

项目地址：https://github.com/HIT-SCIR/ltp

全新升级，LTP 4.0 版本面世

近日，哈工大 SCIR 本科生冯云龙等同学在车万翔教授指导下，对 LTP 进行了新一轮的全面升级，并推出了 LTP 4.0 版本。此次升级的主要改进为：

基于多任务学习框架进行统一学习，使得全部六项任务可以共享语义信息，达到了知识迁移的效果。既有效提升了系统的运行效率，又极大缩小了模型的占用空间
基于预训练模型进行统一的表示，有效提升了各项任务的准确率
基于教师退火模型蒸馏出单一的多任务模型，进一步提高了系统的准确率
基于 PyTorch 框架开发，提供了原生的 Python 调用接口，通过 pip 包管理系统一键安装，极大提高了系统的易用性。

下表列出了新旧版 LTP 在精度、效率和模型大小方面的对比：

为了模型的小巧易用，本次发布的版本基于哈工大讯飞联合实验室发布的中文 ELECTRA Small 预训练模型。后续将陆续发布基于不同预训练模型的版本，为使用的开发者提供更多准确率和效率平衡点的选择。

测试环境如下：

Python 3.7
LTP 4.0 Batch Size = 1
CentOS 3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v4 @ 2.40GHz

此处速度数据在人民日报命名实体测试数据上获得，速度计算方式均为所有任务顺序执行的结果。另外，语义角色标注与语义依存新旧版采用的语料不相同，因此无法直接比较（新版语义依存使用 SemEval 2016 语料，语义角色标注使用 CTB 语料）。

使用方法

新版 LTP 采用原生 Python 实现，仅需运行 pip install ltp 即可安装使用。调用方式：

from ltp import LTP
ltp = LTP() # 默认自动下载并加载 Small 模型
segment, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
pos = ltp.pos(hidden)
ner = ltp.ner(hidden)
srl = ltp.srl(hidden)
dep = ltp.dep(hidden)
sdp = ltp.sdp(hidden)

更多项目信息，可访问 http://ltp.ai/。

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