說實話，我好久沒用到這個工具了，最近突然有這種需要，便挖出以前研究過的程式碼，並開始尋找是否有我當初沒有測試過的功能，順便紀錄成筆記。
有時候會想，若是當初有像現在這樣紀錄筆記該有多好，能夠留點東西給自己、方便查詢。
當初使用 Thulac，是因為指導教授叫我們使用各種不同的斷詞器試試效果如何。要我說的話，當初 Thulac 的斷詞精準度確實震撼到了我 —— 是的！在當初我們分析的文本上，我雖然只是匆匆看過，但總覺得比 Jieba 來得精準。（那時候 CKIP 還沒有開源在 Github 上，要用的話的確是可以用，但會麻煩一點。如果想參考如何使用 CKIP，可以參考這裡：NLP 繁體中文斷詞的霸主 —— CKIP）
但其實那也只是在那個文本中表現較好，其實也並不是說真的比 Jieba 強。至少速度方面， Jieba 的速度是真的真的很快。（如果想參考怎麼使用 Jieba 這個斷詞工具，可以參考：NLP 中文斷詞最方便的開源工具之一 —— Jieba）
還是回到我們今天的主題 —— Thulac 吧。
Thulac 是由 《清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室》 這樣著名的實驗室所開發的。理所當然，Thulac 對於簡體中文的斷詞效果會比較好。
如果你想要試用 Thulac 的效果，也許你可以直接去線上的 Demo 網站： http://thulac.thunlp.org/demo
如果你想要看如何透過 Python 呼叫這個工具。那麼，以下我們就開始實際講解開如何使用 Thulac 吧。
前置作業
首先，我們必須在 Python 的環境中安裝 thulac。這樣有個好處，就是會自動下載模型到你安裝的路徑，我們就不用再費心多試一次了。
pip3 install thulac斷詞
詞性標記
這兩種功能可以一起講沒關係，畢竟只要使用 cut() 函式就會一同跑出結果。
以下我們來看段簡單的 sample code:
# -*- coding: utf-8 -*- from opencc import OpenCC import thulac cc = OpenCC('tw2sp') 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。' text = cc.convert(text) thu = thulac.thulac() print(thu.cut(text))
Output:
Model loaded succeed
[['傅达仁', 'np'], ['今将', 'd'], ['运行', 'v'], ['安乐', 'ns'], ['死', 'v'], ['，', 'w'], ['却', 'd'], ['突然', 'a'], ['爆出', 'v'], ['自己', 'r'], ['20', 'm'], ['年', 'q'], ['前', 'f'], ['遭', 'v'], ['纬', 'g'], ['来', 'v'], ['体育台', 'n'], ['封杀', 'v'], ['，', 'w'], ['他', 'r'], ['不', 'd'], ['懂', 'v'], ['自己', 'r'], ['哪', 'r'], ['里', 'q'], ['得罪', 'v'], ['到', 'v'], ['电视台', 'n'], ['。', 'w']]
首先，我們需要 import thulac 這個套件。然後，我使用 OpenCC 將我的範例文本轉成簡體，剛才上方也提到了， Thulac 對於簡體中文的支援較好。
我們可以看到，cut() 的結果為『詞』-『詞性』這樣一對 pair 的組合。如果你只想要斷詞的結果，要嘛自己使用 for-loop 只印出詞的部份；要嘛直接修改程式碼如下。
thu = thulac.thulac(seg_only=True)
更改了初始化的 seg_only 參數為 True，這樣我們產生的結果就會只有斷詞結果了。
補充說明
Thulac 似乎沒有什麼特別的功能，它就是專心在斷詞上，然後做得很精。若是想要更好的斷詞結果的話，其實可以寫信跟他們索取更好的模型，這件事我同學就有做過。
可以參考 Thulac 的 Github: https://github.com/thunlp/THULAC-Python