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。

If you use any source codes included in this toolkit in your work, please kindly cite the following paper. The bibtex are listed below:

@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}
}

from ltp import LTP
ltp = LTP() # 默认加载 Small 模型
seg, 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)

详细说明

模型下载地址

• 分词: Electra Small¹ + Linear
• 词性: Electra Small + Linear
• 命名实体: Electra Small + Relative Transformer² + Linear
• 依存句法: Electra Small + BiAffine + Eisner³
• 语义依存: Electra Small + BiAffine
• 语义角色: Electra Small + BiAffine + CRF

python setup.py sdist bdist_wheel
python -m twine upload dist/*

• 冯云龙 <<[email protected]>>

1. 语言技术平台面向国内外大学、中科院各研究所以及个人研究者免费开放源代码，但如上述机构和个人将该平台用于商业目的（如企业合作项目等）则需要付费。
2. 除上述机构以外的企事业单位，如申请使用该平台，需付费。
3. 凡涉及付费问题，请发邮件到 [email protected] 洽商。
4. 如果您在 LTP 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“使用了哈工大社会计算与信息检索研究中心研制的语言技术平台（LTP）”. 同时，发信给[email protected]，说明发表论文或申报成果的题目、出处等。

• 1:: Chinese-ELECTRA
• 2:: TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition
• 3:: A PyTorch implementation of "Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing"