一．中文分詞
二．準確率評測：
thulac：與代表性分詞軟體的效能對比
我們選擇ltp-3.2.0 、ictclas(2015版) 、jieba(c++版)等國內具代表性的分詞軟體與thulac做效能比較。我們選擇windows作為測試環境，根據第二屆國際漢語分詞測評（the secondinternational chinese word segmentation bakeoff)發布的國際中文分詞測評標準，對不同軟體進行了速度和準確率測試。
在第二屆國際漢語分詞測評中，共有四家單位提供的測試語料(academia sinica、 city university 、peking university 、microsoftresearch), 在評測提供的資源icwb2-data中包含了來自這四家單位的訓練集（training）、測試集（testing）, 以及根據各自分詞標準而提供的相應測試集的標準答案（icwb2-data/scripts/gold）．在icwb2-data/scripts目錄下含有對分詞進行自動評分的perl指令碼score。
我們在統一測試環境下，對上述流行分詞軟體和thulac進行了測試，使用的模型為各分詞軟體自帶模型。thulac使用的是隨軟體提供的簡單模型model_1。評測環境為 intel core i5 2.4 ghz 評測結果如下：
除了以上在標準測試集上的評測，我們也對各個分詞工具在大資料上的速度進行了評測，結果如下：
分詞資料準備及評測由bosonnlp完成：11 款開放中文分詞引擎大比拼（2023年發布）
準確度計算規則：
將所有標點符號去除，不做比較
參與測試的部分系統進行了實體識別，可能造成詞語認定的不統一。我們將對應位置替換成了人工標註的結果，得到準確率估算的上界。
經過以上處理，用sighan 分詞評分指令碼比較得到最終的準確率，召回率和f1值。
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