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 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： fromltpimportLTP 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/。 世界人工智能大会线上活动（WAIC）是由上海市政府打造的国际顶级人工智能会议。为进一步促进人工智能技术与产业相融合，推动开发者技术生态建设，WAIC 2020年黑客马拉松将于7月9日-11日期间举办。 机器之心联合优必选科技与软银机器人公布两大赛题，邀请全球开发者来战。更多精彩赛题将于近期公布，欢迎关注。 阅读原文