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[NLP][Python] 透過 ckiptagger 來使用繁體中文斷詞的最佳工具 CKIP

在繁體中文的自然語言處理（NLP）當中，CKIP 無疑是斷詞最精準、最負盛名的工具。這項工具是由台灣中研院資訊所、語言所於民國 75 年成立的中文語言言小組所開發，也在多個中文斷詞的比賽當中得過獎項。

之前由於 CKIP 一直沒有開源，導致需要前往官方的 Demo 網站試用（ https://ckip.iis.sinica.edu.tw/demo/ ），或者是寄信取得授權，可以使用下載版的 CKIP 一個月，看是要直接使用 bat 檔，或是使用 Python 另外調用。

所幸，在前不久（2019/09/04），CKIP 終於開放了原始碼，程式也已經放上了 Github: https://github.com/ckiplab/ckiptagger

今天，我就來簡單介紹一下該如何使用這套開源的工具吧。

前置作業

要使用 CKIP (CkipTagger) ，這套工具，首先你需要有至少為 3.6 版的 Python，以及 tensorflow、gdown 等等套件。

（注意：tensorflow >= 1.13.1，必須要 <2。CPU 版本跟 GPU 版本都適用。）

我們可能需要安裝這些套件：

pip3 install ckiptagger
pip3 install tensorflow
pip3 install gdown

其中，gdown 是一個我們平常比較少用的套件，其功能為從 google drive 上載下模型。

都裝好之後，我們開啟一個 Python 檔，在裡面寫下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from ckiptagger import data_utils
data_utils.download_data_gdown("./")


這會自動開始下載模型 data.zip 到我們當前目錄底下。
下載好之後，我們就可以把這些指令刪掉了。

以下開始介紹該怎麼使用斷詞、詞性標記（POS）、命名實體識別（NER）。

斷詞、POS、NER

請原諒我這三種不同的 NLP 任務一起講，因為程式實在很短，加上 CKIP 的 NER 需要 POS 產生的結果。這點倒是跟處理英文語料的 NLTK 很像。

# -*- coding: utf-8 -*-
from ckiptagger import WS, POS, NER

text = '傅達仁今將執行安樂死，卻突然爆出自己20年前遭緯來體育台封殺，他不懂自己哪裡得罪到電視台。'
ws = WS("./data")
pos = POS("./data")
ner = NER("./data")

ws_results = ws([text])
pos_results = pos(ws_results)
ner_results = ner(ws_results, pos_results)

print(ws_results)
print(pos_results)
for name in ner_results[0]:
    print(name)


Output:

[['傅達仁', '今', '將', '執行', '安樂死', '，', '卻', '突然', '爆出', '自己', '20', '年', '前', '遭', '緯來', '體育台', '封殺', '，', '他', '不', '懂', '自己', '哪裡', '得罪到', '電視台', '。']]
[['Nb', 'VJ', 'Na', 'Nd', 'D', 'VC', 'VA', 'D', 'VH', 'VH', 'COMMACATEGORY', 'D', 'D', 'VH', 'VH', 'VC', 'P', 'Nh', 'Neu', 'Neu', 'Nf', 'Ng', 'P', 'Na', 'VA', 'Na', 'VC', 'Nc', 'VC', 'VC', 'COMMACATEGORY', 'Nh', 'D', 'VK', 'P', 'Nh', 'Nep', 'Ncd', 'VJ', 'Na', 'P', 'Na', 'P', 'Nc', 'PERIODCATEGORY']]
(0, 3, 'PERSON', '傅達仁')
(18, 22, 'DATE', '20年前')

首先我們需要在程式中匯入 WS、POS、NER，這分別是斷詞、詞性標記、命名實體識別的三個工具。

我進行的句子為 Github 所給的範例。我本來想要用自己找的新聞，可惜發現其 NER 的效果並不好，故還是用回了 Github 給的範例。

緊接著，我們將三份工具的模型路徑指向我們剛才下載的 data.zip：

ws = WS("./data")
pos = POS("./data")
ner = NER("./data")


然後我們就可以使用這三種工具分析我們的文本了。

ws_results = ws([text])
pos_results = pos(ws_results)
ner_results = ner(ws_results, pos_results)


切記！ner() 需要接受兩個參數，一個是我們的文本斷詞結果，另一個是 POS 的結果。

我們可以看到以下輸出的結果：

[['傅達仁', '今', '將', '執行', '安樂死', '，', '卻', '突然', '爆出', '自己', '20', '年', '前', '遭', '緯來', '體育台', '封殺', '，', '他', '不', '懂', '自己', '哪裡', '得罪到', '電視台', '。']]
[['Nb', 'VJ', 'Na', 'Nd', 'D', 'VC', 'VA', 'D', 'VH', 'VH', 'COMMACATEGORY', 'D', 'D', 'VH', 'VH', 'VC', 'P', 'Nh', 'Neu', 'Neu', 'Nf', 'Ng', 'P', 'Na', 'VA', 'Na', 'VC', 'Nc', 'VC', 'VC', 'COMMACATEGORY', 'Nh', 'D', 'VK', 'P', 'Nh', 'Nep', 'Ncd', 'VJ', 'Na', 'P', 'Na', 'P', 'Nc', 'PERIODCATEGORY']]
(0, 3, 'PERSON', '傅達仁')
(18, 22, 'DATE', '20年前')

第一列為斷詞的結果。
第二列為 POS 的詞性。詞性表也許可以參考中研院自己的整理： http://ckipsvr.iis.sinica.edu.tw/cat.htm

第三列為 NER 的結果，我們可以看到分別抓出了『傅達仁』這個『人物』，以及『20年前』這個『時間』。

大家也可以盡量去使用 CKIP，享受最精準的斷詞結果！

感想

我很高興看到 CKIP 開源了，目前正在計畫有空的時候好好閱讀它的原始碼。但說真的，我目前只有使用 tensorflow 的 CPU 版本，不得不說這玩意兒還挺慢的，或許我該找一天測試看看 GPU 版本是不是比較好用、比較快。（通常都是。）

另外，另要挑毛病的話就是 NER 挑出的名詞其實我是有點錯愕的。常常會只有人物的姓氏被挑出來，而名字沒有。我猜想也許我該研究一下能不能加詞典，增進它斷詞的結果。畢竟 NER 看起來效果不夠好多半是因為斷詞沒有把人物名字完全斷對。

另外，聽說 Linux 系統上可以試用 ckipnlp 這個工具，裡面甚至有包含句法結構的 parser 功能，也許我也該找一天來好好測試。

期待 CKIP 變得更好！

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6 thoughts on “[NLP][Python] 透過 ckiptagger 來使用繁體中文斷詞的最佳工具 CKIP”

  1. 反指標大師
    Reply

    (0, 3, ‘PERSON’, ‘傅達仁’)
    (18, 22, ‘DATE’, ’20年前’)
    你好 請問要如何把 前面數字刪除 只要 ‘PERSON’, ‘傅達仁’ ‘DATE’, ’20年前’

    1. Clay
      Reply

      以下是段範例程式碼：

      item = (0, 3, ‘PERSON’, ‘傅達仁’)
      new_item = item[2:]
      print(new_item)

      這是只取 tuple 從序列 2 開始到結束的值，所以你應該能看到 (0, 3) 這樣的位置資訊消失了。

  3. Jason
    Reply

    作者您好，我是Macbook M1使用者，在按照作者指示操作後，卻一直跑出restarting kernel…的字樣，想請問該如何解。
    此外，如果使用.txt檔案裝進我需要分析的文本，請問該怎麼寫下這份代碼。
    有勞解答，非常感謝

    1. 匿名訪客
      Reply

      （注意：tensorflow >= 1.13.1，必須要 <2。CPU 版本跟 GPU 版本都適用。）

      我是直接透過終端機執行pip install tensorflow，不曉得有沒有影響

    2. Clay
      Reply

      我沒遇過這個問題，但查了一下後發現網路上有對岸網友表示他是在 Jupyter Notebook 上跑程式時遇到這個問題，調整了 tensorflow 版本後才能正常運作。
      可以使用 pip list 來確認當前安裝的套件版本，安裝時也可以指定版本安裝。
      假設你希望安裝 1.13.1 版，可以使用 pip install tensorflow==1.13.1 這樣的指令來安裝。

      至於該如何裝進分析的文本到 .txt 檔…… 這個，由於我不清楚你打算如何處理斷句，所以也只能大概說明一下。
      基本上就是將你想要分析的文本放在 txt 檔，假設叫做 data.txt。
      然後將我程式碼中的：

      text = '傅達仁今將執行安樂死，卻突然爆出自己20年前遭緯來體育台封殺，他不懂自己哪裡得罪到電視台。'

      更改為：

      text = open("data.txt", "r", encoding="utf-8").read()

  5. Pingback: 自然語言處理， 斷開鎖鏈斷開魂結！ » Monosparta

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