Jiayan
1.0.0
中文
English
甲言，取「甲骨文言」之意，是一款專注於古漢語處理的NLP工具包。
目前通用的漢語NLP工具多以現代漢語為核心語料，對古代漢語的處理效果並不如人意(詳見分詞)。本項目的初衷，便是輔助古漢語信息處理，幫助有志於挖掘古文化礦藏的古漢語學者、愛好者等更好地分析和利用文言資料，從「文化遺產」中創造出「文化新產」。
當前版本支持詞庫構建、自動分詞、詞性標註、文言句讀和標點五項功能，更多功能正在開發中。
$ pip install jiayan
$ pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip
以下各模塊的使用方法均來自examples.py。
下載模型並解壓：百度網盤，提取碼： p0sc
詞庫構建
from jiayan import PMIEntropyLexiconConstructor
constructor = PMIEntropyLexiconConstructor()
lexicon = constructor.construct_lexicon('庄子.txt')
constructor.save(lexicon, '庄子词库.csv')
結果：
Word,Frequency,PMI,R_Entropy,L_Entropy
之,2999,80,7.944909328101839,8.279435615456894
而,2089,80,7.354575005231323,8.615211168836439
不,1941,80,7.244331150611089,6.362131306822925
...
天下,280,195.23602384978196,5.158574399464853,5.24731990592901
圣人,111,150.0620531154239,4.622606551534004,4.6853474419338585
万物,94,377.59805590304126,4.5959107835319895,4.538837960294887
天地,92,186.73504238078462,3.1492586603863617,4.894533538722486
孔子,80,176.2550051738876,4.284638190120882,2.4056390622295662
庄子,76,169.26227942514097,2.328252899085616,2.1920058354921066
仁义,58,882.3468468468468,3.501609497059026,4.96900162987599
老聃,45,2281.2228260869565,2.384853500510039,2.4331958387289765
...
分詞
字符級隱馬爾可夫模型分詞，效果符合語感，建議使用，需加載語言模型jiayan.klm
from jiayan import load_lm
from jiayan import CharHMMTokenizer
text = '是故内圣外王之道，暗而不明，郁而不发，天下之人各为其所欲焉以自为方。'
lm = load_lm('jiayan.klm')
tokenizer = CharHMMTokenizer(lm)
print(list(tokenizer.tokenize(text)))
結果：
['是', '故', '内圣外王', '之', '道', '，', '暗', '而', '不', '明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各', '为', '其', '所', '欲', '焉', '以', '自', '为', '方', '。']
由於古漢語沒有公開分詞數據，無法做效果評估，但我們可以通過不同NLP工具對相同句子的處理結果來直觀感受本項目的優勢:
試比較LTP (3.4.0) 模型分詞結果：
['是', '故内', '圣外王', '之', '道', '，', '暗而不明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各', '为', '其', '所', '欲', '焉以自为方', '。']
再試比較HanLP 分詞結果：
['是故', '内', '圣', '外', '王之道', '，', '暗', '而', '不明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各为其所欲焉', '以', '自为', '方', '。']
可見本工具對古漢語的分詞效果明顯優於通用漢語NLP工具。
*更新：感謝HanLP的作者hankc告知——從2021年初，HanLP發布了深度學習驅動的2.x。由於使用了大規模語料上預訓練的語言模型，這些語料已經包括了互聯網上幾乎所有的古漢語和現代漢語，所以在古漢語上的效果已經得到了質的提升。不僅僅是分詞，就連詞性標註和語義分析也有一定zero-shot learning的效果。相應的具體分詞效果請參見該Issue。
詞級最大概率路徑分詞，基本以字為單位，顆粒度較粗
from jiayan import WordNgramTokenizer
text = '是故内圣外王之道，暗而不明，郁而不发，天下之人各为其所欲焉以自为方。'
tokenizer = WordNgramTokenizer()
print(list(tokenizer.tokenize(text)))
結果：
['是', '故', '内', '圣', '外', '王', '之', '道', '，', '暗', '而', '不', '明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各', '为', '其', '所', '欲', '焉', '以', '自', '为', '方', '。']
詞性標註
from jiayan import CRFPOSTagger
words = ['天下', '大乱', '，', '贤圣', '不', '明', '，', '道德', '不', '一', '，', '天下', '多', '得', '一', '察', '焉', '以', '自', '好', '。']
postagger = CRFPOSTagger()
postagger.load('pos_model')
print(postagger.postag(words))
結果：
['n', 'a', 'wp', 'n', 'd', 'a', 'wp', 'n', 'd', 'm', 'wp', 'n', 'a', 'u', 'm', 'v', 'r', 'p', 'r', 'a', 'wp']
斷句
from jiayan import load_lm
from jiayan import CRFSentencizer
text = '天下大乱贤圣不明道德不一天下多得一察焉以自好譬如耳目皆有所明不能相通犹百家众技也皆有所长时有所用虽然不该不遍一之士也判天地之美析万物之理察古人之全寡能备于天地之美称神之容是故内圣外王之道暗而不明郁而不发天下之人各为其所欲焉以自为方悲夫百家往而不反必不合矣后世之学者不幸不见天地之纯古之大体道术将为天下裂'
lm = load_lm('jiayan.klm')
sentencizer = CRFSentencizer(lm)
sentencizer.load('cut_model')
print(sentencizer.sentencize(text))
結果：
['天下大乱', '贤圣不明', '道德不一', '天下多得一察焉以自好', '譬如耳目', '皆有所明', '不能相通', '犹百家众技也', '皆有所长', '时有所用', '虽然', '不该不遍', '一之士也', '判天地之美', '析万物之理', '察古人之全', '寡能备于天地之美', '称神之容', '是故内圣外王之道', '暗而不明', '郁而不发', '天下之人各为其所欲焉以自为方', '悲夫', '百家往而不反', '必不合矣', '后世之学者', '不幸不见天地之纯', '古之大体', '道术将为天下裂']
標點
from jiayan import load_lm
from jiayan import CRFPunctuator
text = '天下大乱贤圣不明道德不一天下多得一察焉以自好譬如耳目皆有所明不能相通犹百家众技也皆有所长时有所用虽然不该不遍一之士也判天地之美析万物之理察古人之全寡能备于天地之美称神之容是故内圣外王之道暗而不明郁而不发天下之人各为其所欲焉以自为方悲夫百家往而不反必不合矣后世之学者不幸不见天地之纯古之大体道术将为天下裂'
lm = load_lm('jiayan.klm')
punctuator = CRFPunctuator(lm, 'cut_model')
punctuator.load('punc_model')
print(punctuator.punctuate(text))
結果：天下大乱，贤圣不明，道德不一，天下多得一察焉以自好，譬如耳目，皆有所明，不能相通，犹百家众技也，皆有所长，时有所用，虽然，不该不遍，一之士也，判天地之美，析万物之理，察古人之全，寡能备于天地之美，称神之容，是故内圣外王之道，暗而不明，郁而不发，天下之人各为其所欲焉以自为方，悲夫！百家往而不反，必不合矣，后世之学者，不幸不见天地之纯，古之大体，道术将为天下裂。
Jiayan, which means Chinese characters engraved on oracle bones, is a professional Python NLP tool for Classical Chinese.
Prevailing Chinese NLP tools are mainly trained on modern Chinese data, which leads to bad performance on Classical Chinese (See Tokenizing ). The purpose of this project is to assist Classical Chinese information processing.
Current version supports lexicon construction, tokenizing, POS tagging, sentence segmentation and automatic punctuation, more features are in development.
$ pip install jiayan
$ pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip
The usage codes below are all from examples.py.
Download the models and unzip them：Google Drive
Lexicon Construction
from jiayan import PMIEntropyLexiconConstructor
constructor = PMIEntropyLexiconConstructor()
lexicon = constructor.construct_lexicon('庄子.txt')
constructor.save(lexicon, 'Zhuangzi_Lexicon.csv')
Result：
Word,Frequency,PMI,R_Entropy,L_Entropy
之,2999,80,7.944909328101839,8.279435615456894
而,2089,80,7.354575005231323,8.615211168836439
不,1941,80,7.244331150611089,6.362131306822925
...
天下,280,195.23602384978196,5.158574399464853,5.24731990592901
圣人,111,150.0620531154239,4.622606551534004,4.6853474419338585
万物,94,377.59805590304126,4.5959107835319895,4.538837960294887
天地,92,186.73504238078462,3.1492586603863617,4.894533538722486
孔子,80,176.2550051738876,4.284638190120882,2.4056390622295662
庄子,76,169.26227942514097,2.328252899085616,2.1920058354921066
仁义,58,882.3468468468468,3.501609497059026,4.96900162987599
老聃,45,2281.2228260869565,2.384853500510039,2.4331958387289765
...
Tokenizing
The character based HMM, recommended, needs language model: jiayan.klm
from jiayan import load_lm
from jiayan import CharHMMTokenizer
text = '是故内圣外王之道，暗而不明，郁而不发，天下之人各为其所欲焉以自为方。'
lm = load_lm('jiayan.klm')
tokenizer = CharHMMTokenizer(lm)
print(list(tokenizer.tokenize(text)))
Result：
['是', '故', '内圣外王', '之', '道', '，', '暗', '而', '不', '明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各', '为', '其', '所', '欲', '焉', '以', '自', '为', '方', '。']
Since there is no public tokenizing data for Classical Chinese, it's hard to do performance evaluation directly; However, we can compare the results with other popular modern Chinese NLP tools to check the performance:
Compare the tokenizing result of LTP (3.4.0):
['是', '故内', '圣外王', '之', '道', '，', '暗而不明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各', '为', '其', '所', '欲', '焉以自为方', '。']
Also, compare the tokenizing result of HanLP:
['是故', '内', '圣', '外', '王之道', '，', '暗', '而', '不明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各为其所欲焉', '以', '自为', '方', '。']
It's apparent that Jiayan has much better tokenizing performance than general Chinese NLP tools.
Max probability path approach tokenizing based on words
from jiayan import WordNgramTokenizer
text = '是故内圣外王之道，暗而不明，郁而不发，天下之人各为其所欲焉以自为方。'
tokenizer = WordNgramTokenizer()
print(list(tokenizer.tokenize(text)))
Result:
['是', '故', '内', '圣', '外', '王', '之', '道', '，', '暗', '而', '不', '明', '，', '郁', '而', '不', '发', '，', '天下', '之', '人', '各', '为', '其', '所', '欲', '焉', '以', '自', '为', '方', '。']
POS Tagging
from jiayan import CRFPOSTagger
words = ['天下', '大乱', '，', '贤圣', '不', '明', '，', '道德', '不', '一', '，', '天下', '多', '得', '一', '察', '焉', '以', '自', '好', '。']
postagger = CRFPOSTagger()
postagger.load('pos_model')
print(postagger.postag(words))
Result:
['n', 'a', 'wp', 'n', 'd', 'a', 'wp', 'n', 'd', 'm', 'wp', 'n', 'a', 'u', 'm', 'v', 'r', 'p', 'r', 'a', 'wp']
Sentence Segmentation
from jiayan import load_lm
from jiayan import CRFSentencizer
text = '天下大乱贤圣不明道德不一天下多得一察焉以自好譬如耳目皆有所明不能相通犹百家众技也皆有所长时有所用虽然不该不遍一之士也判天地之美析万物之理察古人之全寡能备于天地之美称神之容是故内圣外王之道暗而不明郁而不发天下之人各为其所欲焉以自为方悲夫百家往而不反必不合矣后世之学者不幸不见天地之纯古之大体道术将为天下裂'
lm = load_lm('jiayan.klm')
sentencizer = CRFSentencizer(lm)
sentencizer.load('cut_model')
print(sentencizer.sentencize(text))
Result:
['天下大乱', '贤圣不明', '道德不一', '天下多得一察焉以自好', '譬如耳目', '皆有所明', '不能相通', '犹百家众技也', '皆有所长', '时有所用', '虽然', '不该不遍', '一之士也', '判天地之美', '析万物之理', '察古人之全', '寡能备于天地之美', '称神之容', '是故内圣外王之道', '暗而不明', '郁而不发', '天下之人各为其所欲焉以自为方', '悲夫', '百家往而不反', '必不合矣', '后世之学者', '不幸不见天地之纯', '古之大体', '道术将为天下裂']
Punctuation
from jiayan import load_lm
from jiayan import CRFPunctuator
text = '天下大乱贤圣不明道德不一天下多得一察焉以自好譬如耳目皆有所明不能相通犹百家众技也皆有所长时有所用虽然不该不遍一之士也判天地之美析万物之理察古人之全寡能备于天地之美称神之容是故内圣外王之道暗而不明郁而不发天下之人各为其所欲焉以自为方悲夫百家往而不反必不合矣后世之学者不幸不见天地之纯古之大体道术将为天下裂'
lm = load_lm('jiayan.klm')
punctuator = CRFPunctuator(lm, 'cut_model')
punctuator.load('punc_model')
print(punctuator.punctuate(text))
Result:天下大乱，贤圣不明，道德不一，天下多得一察焉以自好，譬如耳目，皆有所明，不能相通，犹百家众技也，皆有所长，时有所用，虽然，不该不遍，一之士也，判天地之美，析万物之理，察古人之全，寡能备于天地之美，称神之容，是故内圣外王之道，暗而不明，郁而不发，天下之人各为其所欲焉以自为方，悲夫！百家往而不反，必不合矣，后世之学者，不幸不见天地之纯，古之大体，道术将为天下裂。
