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北京大學近日開源了乙個全新的中文分詞工具包 pkuseg ，相比於現有的同類開源工具，pkuseg 大幅提高了分詞的準確率。
pkuseg 由北大語言計算與機器學習研究組研製推出，具備如下特性：
高分詞準確率。相比於其他的分詞工具包，pkuseg 在不同領域的資料上都大幅提高了分詞的準確度。根據專案文件給出的測試結果，pkuseg 分別在示例資料集（ msra 和 ctb8 ）上降低了 79.33% 和 63.67% 的分詞錯誤率。
多領域分詞。研究組訓練了多種不同領域的分詞模型。根據待分詞的領域特點，使用者可以自由地選擇不同的模型。
支援使用者自訓練模型。支援使用者使用全新的標註資料進行訓練。
效能對比
在 linux 環境下，各工具在新聞資料 (msra) 和混合型文字 (ctb8) 資料上的準確率測試情況如下：
預訓練模型
分詞模式下，使用者需要載入預訓練好的模型。我們提供了三種在不同型別資料上訓練得到的模型，根據具體需要，使用者可以選擇不同的預訓練模型。以下是對預訓練模型的說明：
更多詳情可查閱專案倉庫。
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