性能¶
词性标注模块¶
与分词模块相同，我们将词性标注任务建模为基于词的序列标注问题。对于输入句子的词序列，模型给句子中的每个词标注一个标识词边界的标记。在LTP中，我们采用的北大标注集。关于北大标注集信息，请参考：
基础模型在人民日报数据集上的性能如下：
语料信息：人民日报1998年2月-6月(后10%数据作为开发集)作为训练数据，1月作为测试数据。
ACC
开发集
98.2%
测试集
98.2%
命名实体识别模块¶
与分词模块相同，我们将命名实体识别建模为基于词的序列标注问题。对于输入句子的词序列，模型给句子中的每个词标注一个标识命名实体边界和实体类别的标记。在LTP中，我们支持人名、地名、机构名三类命名实体的识别。关于LTP使用的标记参考附录。
基础模型在人民日报数据集上的性能如下：
语料信息：人民日报1998年1月做训练（后10%数据作为开发集），6月前10000句做测试作为训练数据。
F1
开发集
95.1
测试集
94.3
依存句法分析模块¶
依存句法分析模块的主要算法依据神经网络依存句法分析算法，Chen and Manning (2014)。同时加入丰富的全局特征和聚类特征。在模型训练时，我们也参考了Yoav等人关于dynamic oracle的工作。 在 Chinese Dependency Treebank(CDT) 数据集上，其中运行速度和内存开销从CDT测试集上结果中获得。
LAS
开发集
88.8
测试集
88.0