每天调用达80亿次的小米MiNLP平台，近期又开源了中文分词功能

机器之心报道

作者：陈萍

近日，小米开源了其自然语言处理平台 MiNLP 的中文分词功能，具备分词效果好、轻量级、词典可定制、多粒度切分以及调用更便捷等特点。

在自然语言处理任务中，除了模型之外，底层的数据处理也是非常重要的。在语料预处理阶段，分词作为其中一个环节，其作用也是非常重要，但也受不同语言的限制，因而采取的方法有所不同，如中文和英文。

中文分词是将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词，如「我住在朝阳区」，分词后的结果为「我 / 住在 / 朝阳区」。如果分词效果不好的话，可能会出现其他情况，比较极端的结果是全部分错「我住 / 在朝 / 阳区」。分词效果好不好对信息检索、实验结果影响很大，同时分词的背后涉及各种各样的算法实现。

就中、英文而言，中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，词与词之间都有空格隔开，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。

现阶段也出现了很多分词算法：如基于规则的、基于统计的等，也有一些比较好的分词工具如 jieba、Hanlp、THULAC 等。此外还存在着一些在线分词工具，其分词效果也不错。

国内一些科技大厂也早早投入到自然语言处理相关领域，如百度 NLP、阿里云 NLP 等。就在近日，小米 AI 实验室 NLP 团队开发的小米自然语言处理平台 MiNLP 现已开源了中文分词功能。

项目地址：https://github.com/XiaoMi/MiNLP/tree/main/minlp-tokenizer

目前，MiNLP 平台已经具备 词法、句法、语义 等数十个功能模块，后续将陆续开源 词性标注、命名实体识别、句法分析 等功能。其致力于打造功能强大、效果领先的 NLP 工具集。

MiNLP 从去年 2.0 版本的两大功能模块（基础算法、语义理解）已经上升到 3.0 版本四大功能模块，在基础算法、语义理解的基础上增加了内容理解和舆情分析模块。新的模块可以帮助系统更好地结合上下文理解交互内容，提高识别的准确性。

目前，小米自然语言处理平台 MiNLP 每天输出服务 80 亿次。

MiNLP-Tokenizer 介绍

MiNLP-Tokenizer 是小米 AI 实验室 NLP 团队自研的中文分词工具，基于深度学习序列标注模型实现，在公开测试集上取得了 SOTA 效果。其具备以下特点：

• 分词效果好：基于深度学习模型在大规模语料上进行训练，粗、细粒度在 SIGHAN 2005 PKU 测试集上的 F1 分别达到 95.7% 和 96.3%；

• 轻量级模型：精简模型参数和结构，模型仅有 20MB；

• 词典可定制：灵活、方便的干预机制，根据用户词典对模型结果进行干预；

• 多粒度切分：提供粗、细粒度两种分词规范，满足各种场景需要；

• 调用更便捷：一键快速安装，API 简单易用。

安装过程

安装过程非常简单，pip 全自动安装：

pip install minlp-tokenizer

适用环境：Python 3.5~3.7，TensorFlow>=1.15,<2。

使用 API

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizertokenizer = MiNLPTokenizer(granularity='fine')  # fine：细粒度，coarse：粗粒度，默认为细粒度print(tokenizer.cut('今天天气怎么样？'))

自定义用户词典

通过用户词典 List 添加：

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizertokenizer = MiNLPTokenizer(['word1', 'word2'], granularity='fine') #用户自定义干预词典传入

通过文件路径方式添加：

from minlptokenizer.tokenizer import MiNLPTokenizertokenizer = MiNLPTokenizer('/path/to/your/lexicon/file', granularity='coarse')  # 构造函数的参数为用户词典路径

在 lexicon 文件夹下默认已经有两个词典「chengyu.txt」、「default.txt」：

在文件「chengyu.txt」中，有 8500 多个成语，基本上都是四字成语，示例如下所示：

在文件「default.txt」中，有 150 个词，基本上为公司名称及网站名称，示例如下所示：

其实早在 11 月 5 日 2020 小米开发者大会上，小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋就发布了小米自然语言处理平台 MiNLP 平台开源计划。现在，MiNLP 的分词功能已经开源，接下来可以期待一下词性标注、命名实体识别、句法分析等功能的开源。

据 2020 小米开发者大会上的消息，词性标注功能将于明年一季度开源，命名实体识别功能将于明年二季度开源，语义相关功能将于明年三季度开源。MiNLP 不同功能模块，将按计划逐渐开源。

参考链接：

https://dy.163.com/article/FQLS8II705508TBC.html

https://mp.weixin.qq.com/s/wPx4LVEZ3QWL4jm6FNdRSw

NeurIPS 2020线上分享：知识图谱嵌入的自动化

论文：《Interstellar: Searching Recurrent Architecture for Knowledge Graph Embedding》。

本篇论文作者受到神经架构搜索（NAS）的启发，提出将 Interstellar 作为一种处理关系路径中信息的循环架构。此外，该研究中的新型混合搜索算法突破了 stand-alone 和 one-shot 搜索方法的局限，并且有希望应用于其他具有复杂搜索空间的领域。

11月24日，第四范式资深研究员姚权铭博士将为大家详细解读此前沿研究。

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