%global _empty_manifest_terminate_build 0
Name:		python-spacy-pkuseg
Version:	0.0.32
Release:	1
Summary:	Chinese word segmentation toolkit for spaCy (fork of pkuseg-python)
License:	MIT
URL:		https://github.com/explosion/spacy-pkuseg
Source0:	https://mirrors.nju.edu.cn/pypi/web/packages/64/d2/1b8c54075d4acbe8587f25bb69b38fef617af78cfb6502381eba0703dd53/spacy_pkuseg-0.0.32.tar.gz

Requires:	python3-numpy
Requires:	python3-srsly

%description
# pkuseg：一个多领域中文分词工具包 [**(English Version)**](readme/readme_english.md)
pkuseg 是基于论文[[Luo et. al, 2019](#论文引用)]的工具包。其简单易用，支持细分领域分词，有效提升了分词准确度。
## 目录
* [主要亮点](#主要亮点)
* [编译和安装](#编译和安装)
* [各类分词工具包的性能对比](#各类分词工具包的性能对比)
* [使用方式](#使用方式)
* [论文引用](#论文引用)
* [作者](#作者)
* [常见问题及解答](#常见问题及解答)
## 主要亮点
pkuseg具有如下几个特点：
1. 多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具，此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点，用户可以自由地选择不同的模型。 我们目前支持了新闻领域，网络领域，医药领域，旅游领域，以及混合领域的分词预训练模型。在使用中，如果用户明确待分词的领域，可加载对应的模型进行分词。如果用户无法确定具体领域，推荐使用在混合领域上训练的通用模型。各领域分词样例可参考 [**example.txt**](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/blob/master/example.txt)。
2. 更高的分词准确率。相比于其他的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg可以取得更高的分词准确率。
3. 支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
4. 支持词性标注。
## 编译和安装
- 目前**仅支持python3**
- **为了获得好的效果和速度，强烈建议大家通过pip install更新到目前的最新版本**
1. 通过PyPI安装(自带模型文件)：
	```
	pip3 install pkuseg
	之后通过import pkuseg来引用
	```
   **建议更新到最新版本**以获得更好的开箱体验：
   	```
	pip3 install -U pkuseg
	```
2. 如果PyPI官方源下载速度不理想，建议使用镜像源，比如：   
   初次安装：
	```
	pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkuseg
	```
   更新：
	```
	pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U pkuseg
	```
3. 如果不使用pip安装方式，选择从GitHub下载，可运行以下命令安装：
	```
	python setup.py build_ext -i
	```
   GitHub的代码并不包括预训练模型，因此需要用户自行下载或训练模型，预训练模型可详见[release](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases)。使用时需设定"model_name"为模型文件。
注意：**安装方式1和2目前仅支持linux(ubuntu)、mac、windows 64 位的python3版本**。如果非以上系统，请使用安装方式3进行本地编译安装。
## 各类分词工具包的性能对比
我们选择jieba、THULAC等国内代表分词工具包与pkuseg做性能比较，详细设置可参考[实验环境](readme/environment.md)。
#### 细领域训练及测试结果
以下是在不同数据集上的对比结果：
| MSRA   | Precision | Recall |   F-score |
| :----- | --------: | -----: | --------: |
| jieba  |     87.01 |  89.88 |     88.42 |
| THULAC |     95.60 |  95.91 |     95.71 |
| pkuseg |     96.94 |  96.81 | **96.88** |
| WEIBO  | Precision | Recall |   F-score |
| :----- | --------: | -----: | --------: |
| jieba  |     87.79 |  87.54 |     87.66 |
| THULAC |     93.40 |  92.40 |     92.87 |
| pkuseg |     93.78 |  94.65 | **94.21** |
#### 默认模型在不同领域的测试效果
考虑到很多用户在尝试分词工具的时候，大多数时候会使用工具包自带模型测试。为了直接对比“初始”性能，我们也比较了各个工具包的默认模型在不同领域的测试效果。请注意，这样的比较只是为了说明默认情况下的效果，并不一定是公平的。
| Default | MSRA  | CTB8  | PKU   | WEIBO | All Average |
| ------- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---------: |
| jieba  | 81.45 | 79.58 | 81.83 | 83.56 | 81.61       |
| THULAC |	85.55 | 87.84 | 92.29 | 86.65 | 88.08 |
| pkuseg | 87.29 | 91.77 | 92.68 | 93.43 | **91.29**   |
其中，`All Average`显示的是在所有测试集上F-score的平均。
更多详细比较可参见[和现有工具包的比较](readme/comparison.md)。
## 使用方式
#### 代码示例
以下代码示例适用于python交互式环境。
代码示例1：使用默认配置进行分词（**如果用户无法确定分词领域，推荐使用默认模型分词**）
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg()           # 以默认配置加载模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')  # 进行分词
print(text)
```
代码示例2：细领域分词（**如果用户明确分词领域，推荐使用细领域模型分词**）
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg(model_name='medicine')  # 程序会自动下载所对应的细领域模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')              # 进行分词
print(text)
```
代码示例3：分词同时进行词性标注，各词性标签的详细含义可参考 [tags.txt](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/blob/master/tags.txt)
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg(postag=True)  # 开启词性标注功能
text = seg.cut('我爱北京天安门')    # 进行分词和词性标注
print(text)
```
代码示例4：对文件分词
```python3
import pkuseg
# 对input.txt的文件分词输出到output.txt中
# 开20个进程
pkuseg.test('input.txt', 'output.txt', nthread=20)     
```
其他使用示例可参见[详细代码示例](readme/interface.md)。
#### 参数说明
模型配置
```
pkuseg.pkuseg(model_name = "default", user_dict = "default", postag = False)
	model_name		模型路径。
			        "default"，默认参数，表示使用我们预训练好的混合领域模型(仅对pip下载的用户)。
				"news", 使用新闻领域模型。
				"web", 使用网络领域模型。
				"medicine", 使用医药领域模型。
				"tourism", 使用旅游领域模型。
			        model_path, 从用户指定路径加载模型。
	user_dict		设置用户词典。
				"default", 默认参数，使用我们提供的词典。
				None, 不使用词典。
				dict_path, 在使用默认词典的同时会额外使用用户自定义词典，可以填自己的用户词典的路径，词典格式为一行一个词（如果选择进行词性标注并且已知该词的词性，则在该行写下词和词性，中间用tab字符隔开）。
	postag		        是否进行词性分析。
				False, 默认参数，只进行分词，不进行词性标注。
				True, 会在分词的同时进行词性标注。
```
对文件进行分词
```
pkuseg.test(readFile, outputFile, model_name = "default", user_dict = "default", postag = False, nthread = 10)
	readFile		输入文件路径。
	outputFile		输出文件路径。
	model_name		模型路径。同pkuseg.pkuseg
	user_dict		设置用户词典。同pkuseg.pkuseg
	postag			设置是否开启词性分析功能。同pkuseg.pkuseg
	nthread			测试时开的进程数。
```
模型训练
```
pkuseg.train(trainFile, testFile, savedir, train_iter = 20, init_model = None)
	trainFile		训练文件路径。
	testFile		测试文件路径。
	savedir			训练模型的保存路径。
	train_iter		训练轮数。
	init_model		初始化模型，默认为None表示使用默认初始化，用户可以填自己想要初始化的模型的路径如init_model='./models/'。
```
#### 多进程分词
当将以上代码示例置于文件中运行时，如涉及多进程功能，请务必使用`if __name__ == '__main__'`保护全局语句，详见[多进程分词](readme/multiprocess.md)。
## 预训练模型
从pip安装的用户在使用细领域分词功能时，只需要设置model_name字段为对应的领域即可，会自动下载对应的细领域模型。
从github下载的用户则需要自己下载对应的预训练模型，并设置model_name字段为预训练模型路径。预训练模型可以在[release](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases)部分下载。以下是对预训练模型的说明：
- **news**: 在MSRA（新闻语料）上训练的模型。
- **web**: 在微博（网络文本语料）上训练的模型。
- **medicine**: 在医药领域上训练的模型。
- **tourism**: 在旅游领域上训练的模型。
- **mixed**: 混合数据集训练的通用模型。随pip包附带的是此模型。
欢迎更多用户可以分享自己训练好的细分领域模型。
## 版本历史
详见[版本历史](readme/history.md)。
## 开源协议
1. 本代码采用MIT许可证。
2. 欢迎对该工具包提出任何宝贵意见和建议，请发邮件至jingjingxu@pku.edu.cn。
## 论文引用
该代码包主要基于以下科研论文，如使用了本工具，请引用以下论文：
* Ruixuan Luo, Jingjing Xu, Yi Zhang, Xuancheng Ren, Xu Sun. [PKUSEG: A Toolkit for Multi-Domain Chinese Word Segmentation](https://arxiv.org/abs/1906.11455). Arxiv. 2019.
```
@article{pkuseg,
  author = {Luo, Ruixuan and Xu, Jingjing and Zhang, Yi and Ren, Xuancheng and Sun, Xu},
  journal = {CoRR},
  title = {PKUSEG: A Toolkit for Multi-Domain Chinese Word Segmentation.},
  url = {https://arxiv.org/abs/1906.11455},
  volume = {abs/1906.11455},
  year = 2019
}
```
## 其他相关论文
* Xu Sun, Houfeng Wang, Wenjie Li. Fast Online Training with Frequency-Adaptive Learning Rates for Chinese Word Segmentation and New Word Detection. ACL. 2012.
* Jingjing Xu and Xu Sun. Dependency-based gated recursive neural network for chinese word segmentation. ACL. 2016.
* Jingjing Xu and Xu Sun. Transfer learning for low-resource chinese word segmentation with a novel neural network. NLPCC. 2017.
## 常见问题及解答
1. [为什么要发布pkuseg？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#1-为什么要发布pkuseg)
2. [pkuseg使用了哪些技术？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#2-pkuseg使用了哪些技术)
3. [无法使用多进程分词和训练功能，提示RuntimeError和BrokenPipeError。](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#3-无法使用多进程分词和训练功能提示runtimeerror和brokenpipeerror)
4. [是如何跟其它工具包在细领域数据上进行比较的？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#4-是如何跟其它工具包在细领域数据上进行比较的)
5. [在黑盒测试集上进行比较的话，效果如何？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#5-在黑盒测试集上进行比较的话效果如何)
6. [如果我不了解待分词语料的所属领域呢？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#6-如果我不了解待分词语料的所属领域呢)
7. [如何看待在一些特定样例上的分词结果？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#7-如何看待在一些特定样例上的分词结果)
8. [关于运行速度问题？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#8-关于运行速度问题)
9. [关于多进程速度问题？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#9-关于多进程速度问题)
## 致谢
感谢俞士汶教授（北京大学计算语言所）与邱立坤博士提供的训练数据集！
## 作者
Ruixuan Luo （罗睿轩）,  Jingjing Xu（许晶晶）, Xuancheng Ren（任宣丞）, Yi Zhang（张艺）, Bingzhen Wei（位冰镇）， Xu Sun （孙栩）  
北京大学 [语言计算与机器学习研究组](http://lanco.pku.edu.cn/)

%package -n python3-spacy-pkuseg
Summary:	Chinese word segmentation toolkit for spaCy (fork of pkuseg-python)
Provides:	python-spacy-pkuseg
BuildRequires:	python3-devel
BuildRequires:	python3-setuptools
BuildRequires:	python3-pip
BuildRequires:	python3-cffi
BuildRequires:	gcc
BuildRequires:	gdb
%description -n python3-spacy-pkuseg
# pkuseg：一个多领域中文分词工具包 [**(English Version)**](readme/readme_english.md)
pkuseg 是基于论文[[Luo et. al, 2019](#论文引用)]的工具包。其简单易用，支持细分领域分词，有效提升了分词准确度。
## 目录
* [主要亮点](#主要亮点)
* [编译和安装](#编译和安装)
* [各类分词工具包的性能对比](#各类分词工具包的性能对比)
* [使用方式](#使用方式)
* [论文引用](#论文引用)
* [作者](#作者)
* [常见问题及解答](#常见问题及解答)
## 主要亮点
pkuseg具有如下几个特点：
1. 多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具，此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点，用户可以自由地选择不同的模型。 我们目前支持了新闻领域，网络领域，医药领域，旅游领域，以及混合领域的分词预训练模型。在使用中，如果用户明确待分词的领域，可加载对应的模型进行分词。如果用户无法确定具体领域，推荐使用在混合领域上训练的通用模型。各领域分词样例可参考 [**example.txt**](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/blob/master/example.txt)。
2. 更高的分词准确率。相比于其他的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg可以取得更高的分词准确率。
3. 支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
4. 支持词性标注。
## 编译和安装
- 目前**仅支持python3**
- **为了获得好的效果和速度，强烈建议大家通过pip install更新到目前的最新版本**
1. 通过PyPI安装(自带模型文件)：
	```
	pip3 install pkuseg
	之后通过import pkuseg来引用
	```
   **建议更新到最新版本**以获得更好的开箱体验：
   	```
	pip3 install -U pkuseg
	```
2. 如果PyPI官方源下载速度不理想，建议使用镜像源，比如：   
   初次安装：
	```
	pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkuseg
	```
   更新：
	```
	pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U pkuseg
	```
3. 如果不使用pip安装方式，选择从GitHub下载，可运行以下命令安装：
	```
	python setup.py build_ext -i
	```
   GitHub的代码并不包括预训练模型，因此需要用户自行下载或训练模型，预训练模型可详见[release](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases)。使用时需设定"model_name"为模型文件。
注意：**安装方式1和2目前仅支持linux(ubuntu)、mac、windows 64 位的python3版本**。如果非以上系统，请使用安装方式3进行本地编译安装。
## 各类分词工具包的性能对比
我们选择jieba、THULAC等国内代表分词工具包与pkuseg做性能比较，详细设置可参考[实验环境](readme/environment.md)。
#### 细领域训练及测试结果
以下是在不同数据集上的对比结果：
| MSRA   | Precision | Recall |   F-score |
| :----- | --------: | -----: | --------: |
| jieba  |     87.01 |  89.88 |     88.42 |
| THULAC |     95.60 |  95.91 |     95.71 |
| pkuseg |     96.94 |  96.81 | **96.88** |
| WEIBO  | Precision | Recall |   F-score |
| :----- | --------: | -----: | --------: |
| jieba  |     87.79 |  87.54 |     87.66 |
| THULAC |     93.40 |  92.40 |     92.87 |
| pkuseg |     93.78 |  94.65 | **94.21** |
#### 默认模型在不同领域的测试效果
考虑到很多用户在尝试分词工具的时候，大多数时候会使用工具包自带模型测试。为了直接对比“初始”性能，我们也比较了各个工具包的默认模型在不同领域的测试效果。请注意，这样的比较只是为了说明默认情况下的效果，并不一定是公平的。
| Default | MSRA  | CTB8  | PKU   | WEIBO | All Average |
| ------- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---------: |
| jieba  | 81.45 | 79.58 | 81.83 | 83.56 | 81.61       |
| THULAC |	85.55 | 87.84 | 92.29 | 86.65 | 88.08 |
| pkuseg | 87.29 | 91.77 | 92.68 | 93.43 | **91.29**   |
其中，`All Average`显示的是在所有测试集上F-score的平均。
更多详细比较可参见[和现有工具包的比较](readme/comparison.md)。
## 使用方式
#### 代码示例
以下代码示例适用于python交互式环境。
代码示例1：使用默认配置进行分词（**如果用户无法确定分词领域，推荐使用默认模型分词**）
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg()           # 以默认配置加载模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')  # 进行分词
print(text)
```
代码示例2：细领域分词（**如果用户明确分词领域，推荐使用细领域模型分词**）
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg(model_name='medicine')  # 程序会自动下载所对应的细领域模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')              # 进行分词
print(text)
```
代码示例3：分词同时进行词性标注，各词性标签的详细含义可参考 [tags.txt](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/blob/master/tags.txt)
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg(postag=True)  # 开启词性标注功能
text = seg.cut('我爱北京天安门')    # 进行分词和词性标注
print(text)
```
代码示例4：对文件分词
```python3
import pkuseg
# 对input.txt的文件分词输出到output.txt中
# 开20个进程
pkuseg.test('input.txt', 'output.txt', nthread=20)     
```
其他使用示例可参见[详细代码示例](readme/interface.md)。
#### 参数说明
模型配置
```
pkuseg.pkuseg(model_name = "default", user_dict = "default", postag = False)
	model_name		模型路径。
			        "default"，默认参数，表示使用我们预训练好的混合领域模型(仅对pip下载的用户)。
				"news", 使用新闻领域模型。
				"web", 使用网络领域模型。
				"medicine", 使用医药领域模型。
				"tourism", 使用旅游领域模型。
			        model_path, 从用户指定路径加载模型。
	user_dict		设置用户词典。
				"default", 默认参数，使用我们提供的词典。
				None, 不使用词典。
				dict_path, 在使用默认词典的同时会额外使用用户自定义词典，可以填自己的用户词典的路径，词典格式为一行一个词（如果选择进行词性标注并且已知该词的词性，则在该行写下词和词性，中间用tab字符隔开）。
	postag		        是否进行词性分析。
				False, 默认参数，只进行分词，不进行词性标注。
				True, 会在分词的同时进行词性标注。
```
对文件进行分词
```
pkuseg.test(readFile, outputFile, model_name = "default", user_dict = "default", postag = False, nthread = 10)
	readFile		输入文件路径。
	outputFile		输出文件路径。
	model_name		模型路径。同pkuseg.pkuseg
	user_dict		设置用户词典。同pkuseg.pkuseg
	postag			设置是否开启词性分析功能。同pkuseg.pkuseg
	nthread			测试时开的进程数。
```
模型训练
```
pkuseg.train(trainFile, testFile, savedir, train_iter = 20, init_model = None)
	trainFile		训练文件路径。
	testFile		测试文件路径。
	savedir			训练模型的保存路径。
	train_iter		训练轮数。
	init_model		初始化模型，默认为None表示使用默认初始化，用户可以填自己想要初始化的模型的路径如init_model='./models/'。
```
#### 多进程分词
当将以上代码示例置于文件中运行时，如涉及多进程功能，请务必使用`if __name__ == '__main__'`保护全局语句，详见[多进程分词](readme/multiprocess.md)。
## 预训练模型
从pip安装的用户在使用细领域分词功能时，只需要设置model_name字段为对应的领域即可，会自动下载对应的细领域模型。
从github下载的用户则需要自己下载对应的预训练模型，并设置model_name字段为预训练模型路径。预训练模型可以在[release](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases)部分下载。以下是对预训练模型的说明：
- **news**: 在MSRA（新闻语料）上训练的模型。
- **web**: 在微博（网络文本语料）上训练的模型。
- **medicine**: 在医药领域上训练的模型。
- **tourism**: 在旅游领域上训练的模型。
- **mixed**: 混合数据集训练的通用模型。随pip包附带的是此模型。
欢迎更多用户可以分享自己训练好的细分领域模型。
## 版本历史
详见[版本历史](readme/history.md)。
## 开源协议
1. 本代码采用MIT许可证。
2. 欢迎对该工具包提出任何宝贵意见和建议，请发邮件至jingjingxu@pku.edu.cn。
## 论文引用
该代码包主要基于以下科研论文，如使用了本工具，请引用以下论文：
* Ruixuan Luo, Jingjing Xu, Yi Zhang, Xuancheng Ren, Xu Sun. [PKUSEG: A Toolkit for Multi-Domain Chinese Word Segmentation](https://arxiv.org/abs/1906.11455). Arxiv. 2019.
```
@article{pkuseg,
  author = {Luo, Ruixuan and Xu, Jingjing and Zhang, Yi and Ren, Xuancheng and Sun, Xu},
  journal = {CoRR},
  title = {PKUSEG: A Toolkit for Multi-Domain Chinese Word Segmentation.},
  url = {https://arxiv.org/abs/1906.11455},
  volume = {abs/1906.11455},
  year = 2019
}
```
## 其他相关论文
* Xu Sun, Houfeng Wang, Wenjie Li. Fast Online Training with Frequency-Adaptive Learning Rates for Chinese Word Segmentation and New Word Detection. ACL. 2012.
* Jingjing Xu and Xu Sun. Dependency-based gated recursive neural network for chinese word segmentation. ACL. 2016.
* Jingjing Xu and Xu Sun. Transfer learning for low-resource chinese word segmentation with a novel neural network. NLPCC. 2017.
## 常见问题及解答
1. [为什么要发布pkuseg？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#1-为什么要发布pkuseg)
2. [pkuseg使用了哪些技术？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#2-pkuseg使用了哪些技术)
3. [无法使用多进程分词和训练功能，提示RuntimeError和BrokenPipeError。](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#3-无法使用多进程分词和训练功能提示runtimeerror和brokenpipeerror)
4. [是如何跟其它工具包在细领域数据上进行比较的？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#4-是如何跟其它工具包在细领域数据上进行比较的)
5. [在黑盒测试集上进行比较的话，效果如何？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#5-在黑盒测试集上进行比较的话效果如何)
6. [如果我不了解待分词语料的所属领域呢？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#6-如果我不了解待分词语料的所属领域呢)
7. [如何看待在一些特定样例上的分词结果？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#7-如何看待在一些特定样例上的分词结果)
8. [关于运行速度问题？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#8-关于运行速度问题)
9. [关于多进程速度问题？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#9-关于多进程速度问题)
## 致谢
感谢俞士汶教授（北京大学计算语言所）与邱立坤博士提供的训练数据集！
## 作者
Ruixuan Luo （罗睿轩）,  Jingjing Xu（许晶晶）, Xuancheng Ren（任宣丞）, Yi Zhang（张艺）, Bingzhen Wei（位冰镇）， Xu Sun （孙栩）  
北京大学 [语言计算与机器学习研究组](http://lanco.pku.edu.cn/)

%package help
Summary:	Development documents and examples for spacy-pkuseg
Provides:	python3-spacy-pkuseg-doc
%description help
# pkuseg：一个多领域中文分词工具包 [**(English Version)**](readme/readme_english.md)
pkuseg 是基于论文[[Luo et. al, 2019](#论文引用)]的工具包。其简单易用，支持细分领域分词，有效提升了分词准确度。
## 目录
* [主要亮点](#主要亮点)
* [编译和安装](#编译和安装)
* [各类分词工具包的性能对比](#各类分词工具包的性能对比)
* [使用方式](#使用方式)
* [论文引用](#论文引用)
* [作者](#作者)
* [常见问题及解答](#常见问题及解答)
## 主要亮点
pkuseg具有如下几个特点：
1. 多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具，此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点，用户可以自由地选择不同的模型。 我们目前支持了新闻领域，网络领域，医药领域，旅游领域，以及混合领域的分词预训练模型。在使用中，如果用户明确待分词的领域，可加载对应的模型进行分词。如果用户无法确定具体领域，推荐使用在混合领域上训练的通用模型。各领域分词样例可参考 [**example.txt**](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/blob/master/example.txt)。
2. 更高的分词准确率。相比于其他的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg可以取得更高的分词准确率。
3. 支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
4. 支持词性标注。
## 编译和安装
- 目前**仅支持python3**
- **为了获得好的效果和速度，强烈建议大家通过pip install更新到目前的最新版本**
1. 通过PyPI安装(自带模型文件)：
	```
	pip3 install pkuseg
	之后通过import pkuseg来引用
	```
   **建议更新到最新版本**以获得更好的开箱体验：
   	```
	pip3 install -U pkuseg
	```
2. 如果PyPI官方源下载速度不理想，建议使用镜像源，比如：   
   初次安装：
	```
	pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pkuseg
	```
   更新：
	```
	pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U pkuseg
	```
3. 如果不使用pip安装方式，选择从GitHub下载，可运行以下命令安装：
	```
	python setup.py build_ext -i
	```
   GitHub的代码并不包括预训练模型，因此需要用户自行下载或训练模型，预训练模型可详见[release](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases)。使用时需设定"model_name"为模型文件。
注意：**安装方式1和2目前仅支持linux(ubuntu)、mac、windows 64 位的python3版本**。如果非以上系统，请使用安装方式3进行本地编译安装。
## 各类分词工具包的性能对比
我们选择jieba、THULAC等国内代表分词工具包与pkuseg做性能比较，详细设置可参考[实验环境](readme/environment.md)。
#### 细领域训练及测试结果
以下是在不同数据集上的对比结果：
| MSRA   | Precision | Recall |   F-score |
| :----- | --------: | -----: | --------: |
| jieba  |     87.01 |  89.88 |     88.42 |
| THULAC |     95.60 |  95.91 |     95.71 |
| pkuseg |     96.94 |  96.81 | **96.88** |
| WEIBO  | Precision | Recall |   F-score |
| :----- | --------: | -----: | --------: |
| jieba  |     87.79 |  87.54 |     87.66 |
| THULAC |     93.40 |  92.40 |     92.87 |
| pkuseg |     93.78 |  94.65 | **94.21** |
#### 默认模型在不同领域的测试效果
考虑到很多用户在尝试分词工具的时候，大多数时候会使用工具包自带模型测试。为了直接对比“初始”性能，我们也比较了各个工具包的默认模型在不同领域的测试效果。请注意，这样的比较只是为了说明默认情况下的效果，并不一定是公平的。
| Default | MSRA  | CTB8  | PKU   | WEIBO | All Average |
| ------- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---------: |
| jieba  | 81.45 | 79.58 | 81.83 | 83.56 | 81.61       |
| THULAC |	85.55 | 87.84 | 92.29 | 86.65 | 88.08 |
| pkuseg | 87.29 | 91.77 | 92.68 | 93.43 | **91.29**   |
其中，`All Average`显示的是在所有测试集上F-score的平均。
更多详细比较可参见[和现有工具包的比较](readme/comparison.md)。
## 使用方式
#### 代码示例
以下代码示例适用于python交互式环境。
代码示例1：使用默认配置进行分词（**如果用户无法确定分词领域，推荐使用默认模型分词**）
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg()           # 以默认配置加载模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')  # 进行分词
print(text)
```
代码示例2：细领域分词（**如果用户明确分词领域，推荐使用细领域模型分词**）
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg(model_name='medicine')  # 程序会自动下载所对应的细领域模型
text = seg.cut('我爱北京天安门')              # 进行分词
print(text)
```
代码示例3：分词同时进行词性标注，各词性标签的详细含义可参考 [tags.txt](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/blob/master/tags.txt)
```python3
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg(postag=True)  # 开启词性标注功能
text = seg.cut('我爱北京天安门')    # 进行分词和词性标注
print(text)
```
代码示例4：对文件分词
```python3
import pkuseg
# 对input.txt的文件分词输出到output.txt中
# 开20个进程
pkuseg.test('input.txt', 'output.txt', nthread=20)     
```
其他使用示例可参见[详细代码示例](readme/interface.md)。
#### 参数说明
模型配置
```
pkuseg.pkuseg(model_name = "default", user_dict = "default", postag = False)
	model_name		模型路径。
			        "default"，默认参数，表示使用我们预训练好的混合领域模型(仅对pip下载的用户)。
				"news", 使用新闻领域模型。
				"web", 使用网络领域模型。
				"medicine", 使用医药领域模型。
				"tourism", 使用旅游领域模型。
			        model_path, 从用户指定路径加载模型。
	user_dict		设置用户词典。
				"default", 默认参数，使用我们提供的词典。
				None, 不使用词典。
				dict_path, 在使用默认词典的同时会额外使用用户自定义词典，可以填自己的用户词典的路径，词典格式为一行一个词（如果选择进行词性标注并且已知该词的词性，则在该行写下词和词性，中间用tab字符隔开）。
	postag		        是否进行词性分析。
				False, 默认参数，只进行分词，不进行词性标注。
				True, 会在分词的同时进行词性标注。
```
对文件进行分词
```
pkuseg.test(readFile, outputFile, model_name = "default", user_dict = "default", postag = False, nthread = 10)
	readFile		输入文件路径。
	outputFile		输出文件路径。
	model_name		模型路径。同pkuseg.pkuseg
	user_dict		设置用户词典。同pkuseg.pkuseg
	postag			设置是否开启词性分析功能。同pkuseg.pkuseg
	nthread			测试时开的进程数。
```
模型训练
```
pkuseg.train(trainFile, testFile, savedir, train_iter = 20, init_model = None)
	trainFile		训练文件路径。
	testFile		测试文件路径。
	savedir			训练模型的保存路径。
	train_iter		训练轮数。
	init_model		初始化模型，默认为None表示使用默认初始化，用户可以填自己想要初始化的模型的路径如init_model='./models/'。
```
#### 多进程分词
当将以上代码示例置于文件中运行时，如涉及多进程功能，请务必使用`if __name__ == '__main__'`保护全局语句，详见[多进程分词](readme/multiprocess.md)。
## 预训练模型
从pip安装的用户在使用细领域分词功能时，只需要设置model_name字段为对应的领域即可，会自动下载对应的细领域模型。
从github下载的用户则需要自己下载对应的预训练模型，并设置model_name字段为预训练模型路径。预训练模型可以在[release](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/releases)部分下载。以下是对预训练模型的说明：
- **news**: 在MSRA（新闻语料）上训练的模型。
- **web**: 在微博（网络文本语料）上训练的模型。
- **medicine**: 在医药领域上训练的模型。
- **tourism**: 在旅游领域上训练的模型。
- **mixed**: 混合数据集训练的通用模型。随pip包附带的是此模型。
欢迎更多用户可以分享自己训练好的细分领域模型。
## 版本历史
详见[版本历史](readme/history.md)。
## 开源协议
1. 本代码采用MIT许可证。
2. 欢迎对该工具包提出任何宝贵意见和建议，请发邮件至jingjingxu@pku.edu.cn。
## 论文引用
该代码包主要基于以下科研论文，如使用了本工具，请引用以下论文：
* Ruixuan Luo, Jingjing Xu, Yi Zhang, Xuancheng Ren, Xu Sun. [PKUSEG: A Toolkit for Multi-Domain Chinese Word Segmentation](https://arxiv.org/abs/1906.11455). Arxiv. 2019.
```
@article{pkuseg,
  author = {Luo, Ruixuan and Xu, Jingjing and Zhang, Yi and Ren, Xuancheng and Sun, Xu},
  journal = {CoRR},
  title = {PKUSEG: A Toolkit for Multi-Domain Chinese Word Segmentation.},
  url = {https://arxiv.org/abs/1906.11455},
  volume = {abs/1906.11455},
  year = 2019
}
```
## 其他相关论文
* Xu Sun, Houfeng Wang, Wenjie Li. Fast Online Training with Frequency-Adaptive Learning Rates for Chinese Word Segmentation and New Word Detection. ACL. 2012.
* Jingjing Xu and Xu Sun. Dependency-based gated recursive neural network for chinese word segmentation. ACL. 2016.
* Jingjing Xu and Xu Sun. Transfer learning for low-resource chinese word segmentation with a novel neural network. NLPCC. 2017.
## 常见问题及解答
1. [为什么要发布pkuseg？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#1-为什么要发布pkuseg)
2. [pkuseg使用了哪些技术？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#2-pkuseg使用了哪些技术)
3. [无法使用多进程分词和训练功能，提示RuntimeError和BrokenPipeError。](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#3-无法使用多进程分词和训练功能提示runtimeerror和brokenpipeerror)
4. [是如何跟其它工具包在细领域数据上进行比较的？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#4-是如何跟其它工具包在细领域数据上进行比较的)
5. [在黑盒测试集上进行比较的话，效果如何？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#5-在黑盒测试集上进行比较的话效果如何)
6. [如果我不了解待分词语料的所属领域呢？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#6-如果我不了解待分词语料的所属领域呢)
7. [如何看待在一些特定样例上的分词结果？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#7-如何看待在一些特定样例上的分词结果)
8. [关于运行速度问题？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#8-关于运行速度问题)
9. [关于多进程速度问题？](https://github.com/lancopku/pkuseg-python/wiki/FAQ#9-关于多进程速度问题)
## 致谢
感谢俞士汶教授（北京大学计算语言所）与邱立坤博士提供的训练数据集！
## 作者
Ruixuan Luo （罗睿轩）,  Jingjing Xu（许晶晶）, Xuancheng Ren（任宣丞）, Yi Zhang（张艺）, Bingzhen Wei（位冰镇）， Xu Sun （孙栩）  
北京大学 [语言计算与机器学习研究组](http://lanco.pku.edu.cn/)

%prep
%autosetup -n spacy-pkuseg-0.0.32

%build
%py3_build

%install
%py3_install
install -d -m755 %{buildroot}/%{_pkgdocdir}
if [ -d doc ]; then cp -arf doc %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
if [ -d docs ]; then cp -arf docs %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
if [ -d example ]; then cp -arf example %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
if [ -d examples ]; then cp -arf examples %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
pushd %{buildroot}
if [ -d usr/lib ]; then
	find usr/lib -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
if [ -d usr/lib64 ]; then
	find usr/lib64 -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
if [ -d usr/bin ]; then
	find usr/bin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
if [ -d usr/sbin ]; then
	find usr/sbin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
touch doclist.lst
if [ -d usr/share/man ]; then
	find usr/share/man -type f -printf "/%h/%f.gz\n" >> doclist.lst
fi
popd
mv %{buildroot}/filelist.lst .
mv %{buildroot}/doclist.lst .

%files -n python3-spacy-pkuseg -f filelist.lst
%dir %{python3_sitearch}/*

%files help -f doclist.lst
%{_docdir}/*

%changelog
* Fri May 05 2023 Python_Bot <Python_Bot@openeuler.org> - 0.0.32-1
- Package Spec generated