Python中文分词器准确度与性能测试（jieba、FoolNLTK、HanLP、THULAC、nlpir、ltp）
0 595 2021-05-20 02:00:01
收藏
#!/ Mypython
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/12/5 22:19
# @Author : LinYimeng
# @File : fenci_ceshi.py
# @Software: PyCharm
import time
testCases=["结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
"汽水不如果汁好喝 ",
"小白痴痴地在门前等小黑回来" ,
"本月4日晚被人持刀捅伤,犯罪嫌疑人随身携带凶器。 伤口在胳膊上,神经受损,住院15天。 目前犯罪嫌疑人仍旧逍遥法外,请问当地派出所是否失职?",
"改判被告人死刑立即执行",
"宣判后，王小军提出上诉。江西省高级人民法院经依法开庭审理，于2013年3月14日以（2012）赣刑一终字第131号刑事裁定，驳回上诉，维持原判，并依法报请本院核准。本院依法组成合议庭，对本案进行了复核，并依法讯问了被告人。现已复核终结。",
"王小军持一把螺丝刀朝陈某某的胸部戳刺两下，陈某某受伤后逃跑。王小军从旁边卖肉店砧板上拿起一把菜刀追赶未及，将菜刀扔向陈某某，未击中，后逃离现场。"
]
print("_____________jieba___________")
import jieba
t1 =time.time()
# 精确模式
for sentence in testCases:
seg_list = jieba.cut(sentence)
print("/ ".join(seg_list)) # 精确模式
t2 = time.time()
print("jieba time",t2-t1)
_____________jieba___________
结婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结婚/ 的/ 确实/ 在/ 干扰/ 分词/ 啊
汽水/ 不如/ 果汁/ 好喝/
小白/ 痴痴地/ 在/ 门前/ 等/ 小黑/ 回来
本月/ 4/ 日晚/ 被/ 人/ 持刀/ 捅/ 伤/ ,/ 犯罪/ 嫌疑人/ 随身携带/ 凶器/ 。/ / 伤口/ 在/ 胳膊/ 上/ ,/ 神经/ 受损/ ,/ 住院/ 15/ 天/ 。/ / 目前/ 犯罪/ 嫌疑人/ 仍旧/ 逍遥法外/ ,/ 请问/ 当地/ 派出所/ 是否/ 失职/ ?
改判/ 被告人/ 死刑/ 立即/ 执行
宣判/ 后/ ，/ 王小军/ 提出/ 上诉/ 。/ 江西省/ 高级人民法院/ 经/ 依法/ 开庭审理/ ，/ 于/ 2013/ 年/ 3/ 月/ 14/ 日以/ （/ 2012/ ）/ 赣刑/ 一终/ 字/ 第/ 131/ 号/ 刑事/ 裁定/ ，/ 驳回上诉/ ，/ 维持原判/ ，/ 并/ 依法/ 报请/ 本院/ 核准/ 。/ 本院/ 依法/ 组成/ 合议庭/ ，/ 对/ 本案/ 进行/ 了/ 复核/ ，/ 并/ 依法/ 讯问/ 了/ 被告人/ 。/ 现已/ 复核/ 终结/ 。
王小军持/ 一把/ 螺丝刀/ 朝/ 陈/ 某某/ 的/ 胸部/ 戳/ 刺/ 两下/ ，/ 陈/ 某某/ 受伤/ 后/ 逃跑/ 。/ 王小军/ 从/ 旁边/ 卖/ 肉店/ 砧板/ 上/ 拿/ 起/ 一把/ 菜刀/ 追赶/ 未及/ ，/ 将/ 菜刀/ 扔/ 向/ 陈/ 某某/ ，/ 未/ 击中/ ，/ 后/ 逃离现场/ 。
jieba time 0.01699233055114746
print("_____________thulac___________")
import thulac
t1 =time.time()
thu1 = thulac.thulac() # 默认模式
for sentence in testCases:
text = thu1.cut(sentence, text=True) # 进行一句话分词
print(text)
t2 = time.time()
print("thulac time",t2-t1)
_thulac___________
Model loaded succeed
结婚_v 的_u 和_c 尚未_d 结婚_v 的_u 确实_a 在_p 干扰_v 分词_n 啊_u
不_d 如果_c ：_w _v 汽水_n 不_d 如果_c 汁_v 好_a 喝_v _u
小白_np 痴痴_a 地_u 在_p 门前_s 等_u 小_a 黑回_n 来_f
本月_t 4日_t 晚_g 被_p 人_n 持_v 刀_n 捅_v 伤_v ,_w 犯罪_v 嫌疑人_n 随身_d 携带_v 凶器_n 。_w _a 伤口_n 在_p 胳膊_n 上_f ,_w 神经_n 受损_v ,_w 住院_v 15_m 天_q 。_w _v 目前_t 犯罪_v 嫌疑人_n 仍旧_d 逍遥法外_id ,_w 请问_v 当地_s 派出所_n 是_v 否_g 失职_v ?_w
改判_v 被告人_n 死刑_n 立即_d 执行_v
宣判_v 后_f ，_w 王小军_np 提出_v 上诉_v 。_w 江西省_ns 高级_a 人民法院_id 经_p 依法_d 开庭_v 审理_v ，_w 于_p 2013年_t 3月_t 14日_t 以_p （_w 2012_m ）_w 赣刑_v 一_m 终_q 字_n 第131_m 号_q 刑事_a 裁定_v ，_w 驳回_v 上诉_v ，_w 维持_v 原判_n ，_w 并_c 依法_d 报请_v 本院_r 核准_v 。_w 本院_r 依法_d 组成_v 合议庭_n ，_w 对_p 本案_r 进行_v 了_u 复核_v ，_w 并_c 依法_d 讯问_v 了_u 被告人_n 。_w 现_g 已_d 复核_v 终结_v 。_w
王小军_np 持_v 一_m 把_q 螺丝刀_n 朝_p 陈_np 某某_r 的_u 胸部_n 戳刺_v 两_m 下_q ，_w 陈_np 某某_r 受伤_v 后_f 逃跑_v 。_w 王小军_np 从_p 旁边_f 卖_v 肉店_n 砧板_n 上_f 拿_v 起_v 一_m 把_q 菜刀_n 追赶_v 未_d 及_v ，_w 将_p 菜刀_n 扔_v 向_p 陈_np 某某_r ，_w 未_d 击中_v ，_w 后_f 逃离_v 现场_s 。_w
thulac time 10.118737936019897在这里插入代码片
print("_____________fool___________")
import fool
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
print(fool.cut(sentence))
t2 = time.time()
print("fool time",t2-t1)
_____________fool___________
[['结婚', '的', '和', '尚未', '结婚', '的', '确实', '在', '干扰分词', '啊']]
[['汽水', '不如', '果汁', '好喝', ' ']]
[['小白', '痴痴地', '在', '门前', '等', '小黑', '回来']]
[['本月', '4日', '晚', '被', '人', '持刀', '捅伤', ',', '犯罪', '嫌疑人', '随身', '携带', '凶器', '。', ' ', '伤口', '在', '胳膊', '上', ',', '神经', '受损', ',', '住院', '15', '天', '。', ' ', '目前', '犯罪', '嫌疑人', '仍旧', '逍遥法外', ',', '请问', '当地', '派出所', '是否', '失职', '?']]
[['改判', '被告人', '死刑', '立即', '执行']]
[['宣判', '后', '，', '王小军', '提出', '上诉', '。', '江西省', '高级', '人民法院', '经', '依法', '开庭', '审理', '，', '于', '2013年', '3月', '14日', '以', '（', '2012', '）', '赣刑', '一', '终', '字', '第131', '号', '刑事', '裁定', '，', '驳回', '上诉', '，', '维持', '原判', '，', '并', '依法', '报请', '本院', '核准', '。', '本院', '依法', '组成', '合议庭', '，', '对', '本案', '进行', '了', '复核', '，', '并', '依法', '讯问', '了', '被告人', '。', '现', '已', '复核', '终结', '。']]
[['王小军', '持', '一', '把', '螺丝', '刀', '朝', '陈某某', '的', '胸部', '戳刺', '两', '下', '，', '陈某某', '受伤', '后', '逃跑', '。', '王小军', '从', '旁边', '卖', '肉店', '砧板', '上', '拿', '起', '一', '把', '菜', '刀', '追', '赶', '未', '及', '，', '将', '菜', '刀', '扔', '向', '陈某某', '，', '未', '击中', '，', '后', '逃离', '现场', '。']]
fool time 3.6987085342407227
print("_____________HanLP___________")
from pyhanlp import *
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
print(HanLP.segment(sentence))
t2 = time.time()
print("HanLP_ time",t2-t1)
_____________HanLP___________
[结婚/vi, 的/ude1, 和/cc, 尚未/d, 结婚/vi, 的/ude1, 确实/ad, 在/p, 干扰/vn, 分词/n, 啊/y]
[汽水/nf, 不如/v, 果汁/nf, 好喝/nz, /w]
[小白/nz, 痴痴地/z, 在/p, 门前/s, 等/udeng, 小黑/nz, 回来/v]
[本月/r, 4/m, 日/b, 晚/t, 被/pbei, 人/n, 持刀/nz, 捅/v, 伤/v, ,/w, 犯罪嫌疑人/nz, 随身携带/nz, 凶器/n, 。/w, /w, 伤口/n, 在/p, 胳膊/n, 上/f, ,/w, 神经/n, 受损/vi, ,/w, 住院/vn, 15/m, 天/qt, 。/w, /w, 目前/t, 犯罪嫌疑人/nz, 仍旧/d, 逍遥法外/vl, ,/w, 请问/v, 当地/s, 派出所/nis, 是否/v, 失职/vi, ?/w]
[改判/v, 被告人/n, 死刑/n, 立即/d, 执行/v]
[宣判/v, 后/f, ，/w, 王小军/nr, 提出/v, 上诉/vn, 。/w, 江西省高级人民法院/nt, 经/p, 依法/d, 开庭审理/nz, ，/w, 于/p, 2013/m, 年/qt, 3月/t, 14/m, 日/b, 以/p, （/w, 2012/m, ）/w, 赣/b, 刑/n, 一/m, 终/d, 字/n, 第/mq, 131/m, 号/q, 刑事/b, 裁定/vn, ，/w, 驳回上诉/nz, ，/w, 维持原判/nz, ，/w, 并/cc, 依法/d, 报请/v, 本院/n, 核准/v, 。/w, 本院/n, 依法/d, 组成/v, 合议庭/n, ，/w, 对/p, 本案/r, 进行/vn, 了/ule, 复核/vn, ，/w, 并/cc, 依法/d, 讯问/vn, 了/ule, 被告人/n, 。/w, 现已/v, 复核/vn, 终结/vi, 。/w]
[王小军/nr, 持/v, 一/m, 把/pba, 螺丝刀/n, 朝/t, 陈某某/nr, 的/ude1, 胸部/n, 戳/v, 刺/v, 两/m, 下/f, ，/w, 陈某某/nr, 受伤/vi, 后/f, 逃跑/v, 。/w, 王小军/nr, 从/p, 旁边/f, 卖/v, 肉店/nis, 砧板/n, 上/f, 拿起/v, 一/m, 把/pba, 菜刀/n, 追赶/v, 未及/v, ，/w, 将/d, 菜刀/n, 扔向/nz, 陈某某/nr, ，/w, 未/d, 击中/v, ，/w, 后/f, 逃离现场/n, 。/w]
HanLP_ time 2.227612018585205
print("_____________中科院nlpir___________")
import pynlpir # 引入依赖包
pynlpir.open() # 打开分词器
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
print(pynlpir.segment(sentence, pos_tagging=False) ) # 使用pos_tagging来关闭词性标注
t2 = time.time()
print("中科院nlpir time",t2-t1)
#使用结束后释放内存：
pynlpir.close()
_____________中科院nlpir___________
['结婚', '的', '和', '尚未', '结婚', '的', '确实', '在', '干扰', '分词', '啊']
['汽水', '不如', '果汁', '好', '喝']
['小', '白', '痴痴', '地', '在', '门前', '等', '小', '黑', '回来']
['本月', '4日', '晚', '被', '人', '持', '刀', '捅', '伤', ',', '犯罪', '嫌疑人', '随身', '携带', '凶器', '。', '伤口', '在', '胳膊', '上', ',', '神经', '受损', ',', '住院', '15', '天', '。', '目前', '犯罪', '嫌疑人', '仍旧', '逍遥法外', ',', '请问', '当地', '派出所', '是否', '失职', '?']
['改判', '被告人', '死刑', '立即', '执行']
['宣判', '后', '，', '王小军', '提出', '上诉', '。', '江西省', '高级人民法院', '经', '依法', '开庭', '审理', '，', '于', '2013年', '3月', '14日', '以', '（', '2012', '）', '赣', '刑', '一', '终', '字', '第131', '号', '刑事', '裁定', '，', '驳回', '上诉', '，', '维持', '原判', '，', '并', '依法', '报请', '本', '院', '核准', '。', '本', '院', '依法', '组成', '合议庭', '，', '对', '本案', '进行', '了', '复核', '，', '并', '依法', '讯问', '了', '被告人', '。', '现', '已', '复核', '终结', '。']
['王小军', '持', '一', '把', '螺丝刀', '朝', '陈', '某某', '的', '胸部', '戳', '刺', '两', '下', '，', '陈', '某某', '受伤', '后', '逃跑', '。', '王小军', '从', '旁边', '卖', '肉', '店', '砧板', '上', '拿', '起', '一', '把', '菜刀', '追赶', '未', '及', '，', '将', '菜刀', '扔', '向', '陈', '某某', '，', '未', '击中', '，', '后', '逃离', '现场', '。']
中科院nlpir time 0.003996372222900391
print("_____________哈工大ltp___________")
from pyltp import Segmentor
LTP_DATA_DIR = 'E:\MyLTP\ltp_data' # ltp模型目录的路径、
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model') # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
segmentor = Segmentor() # 初始化实例
segmentor.load(cws_model_path) # 加载模型
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
words = segmentor.segment(sentence) # 分词结果,pyltp.VectorOfString object
# s_fenci = list(words)
# print('分词结果',list(words))
s_fenci_str = '\t'.join(words) # str
print("哈工大",s_fenci_str)
t2 = time.time()
segmentor.release() # 释放模型
哈工大 结婚 的 和 尚未 结婚 的 确实 在 干扰 分词 啊
哈工大 汽水 不 如果 汁 好 喝
哈工大 小白痴痴 地 在 门前 等 小黑 回来
哈工大 本月 4日 晚 被 人 持 刀 捅 伤 , 犯罪 嫌疑人 随身 携带 凶器 。 伤口 在 胳膊 上 , 神经 受损 , 住院 15 天 。 目前 犯罪 嫌疑人 仍旧 逍遥法外 , 请问 当地 派出所 是否 失职 ?
哈工大 改判 被告人 死刑 立即 执行
哈工大 宣判 后 ， 王小军 提出 上诉 。 江西省 高级 人民法院 经 依法 开庭 审理 ， 于 2013年 3月 14日 以 （ 2012 ） 赣刑 一 终字 第131 号 刑事 裁定 ， 驳回 上诉 ， 维持 原判 ， 并 依法 报请 本院 核准 。本院 依法 组成 合议庭 ， 对 本案 进行 了 复核 ， 并 依法 讯问 了 被告人 。 现 已 复核 终结 。
哈工大 王小军 持 一 把 螺丝刀 朝 陈 某某 的 胸部 戳 刺 两 下 ， 陈 某某 受伤 后 逃跑 。 王小军 从 旁边 卖 肉店 砧板 上 拿 起 一 把 菜刀 追赶 未 及 ， 将 菜刀 扔 向 陈 某某 ， 未 击中 ， 后 逃离 现场 。
哈工大ltp time 0.09294390678405762
#!/ Mypython
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/12/5 22:19
# @Author : LinYimeng
# @File : fenci_ceshi.py
# @Software: PyCharm
import time
testCases=["结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
"汽水不如果汁好喝 ",
"小白痴痴地在门前等小黑回来" ,
"本月4日晚被人持刀捅伤,犯罪嫌疑人随身携带凶器。 伤口在胳膊上,神经受损,住院15天。 目前犯罪嫌疑人仍旧逍遥法外,请问当地派出所是否失职?",
"改判被告人死刑立即执行",
"宣判后，王小军提出上诉。江西省高级人民法院经依法开庭审理，于2013年3月14日以（2012）赣刑一终字第131号刑事裁定，驳回上诉，维持原判，并依法报请本院核准。本院依法组成合议庭，对本案进行了复核，并依法讯问了被告人。现已复核终结。",
"王小军持一把螺丝刀朝陈某某的胸部戳刺两下，陈某某受伤后逃跑。王小军从旁边卖肉店砧板上拿起一把菜刀追赶未及，将菜刀扔向陈某某，未击中，后逃离现场。"
]
#中文分词
print("_____________jieba___________")
import jieba
t1 =time.time()
# 精确模式
for sentence in testCases:
seg_list = jieba.cut(sentence)
print(seg_list )
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
t2 = time.time()
print("jieba time",t2-t1)
print("_____________thulac___________")
import thulac
t1 =time.time()
thu1 = thulac.thulac() # 默认模式
for sentence in testCases:
text = thu1.cut(sentence, text=True) # 进行一句话分词
print(text)
t2 = time.time()
print("thulac time",t2-t1)
print("_____________fool___________")
import fool
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
print(fool.cut(sentence))
t2 = time.time()
print("fool time",t2-t1)
print("_____________HanLP___________")
from pyhanlp import *
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
print(HanLP.segment(sentence))
t2 = time.time()
print("hanlp time",t2-t1)
print("_____________中科院nlpir___________")
import pynlpir # 引入依赖包
pynlpir.open() # 打开分词器
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
print(pynlpir.segment(sentence, pos_tagging=False) ) # 使用pos_tagging来关闭词性标注
t2 = time.time()
print("中科院nlpir time",t2-t1)
#使用结束后释放内存：
pynlpir.close()
print("_____________哈工大ltp___________")
from pyltp import Segmentor
LTP_DATA_DIR = 'E:\MyLTP\ltp_data' # ltp模型目录的路径、
cws_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'cws.model') # 分词模型路径，模型名称为`cws.model`
segmentor = Segmentor() # 初始化实例
segmentor.load(cws_model_path) # 加载模型
t1 =time.time()
for sentence in testCases:
words = segmentor.segment(sentence) # 分词结果,pyltp.VectorOfString object
# s_fenci = list(words)
# print('分词结果',list(words))
s_fenci_str = '\t'.join(words) # str
print("哈工大",s_fenci_str)
t2 = time.time()
print("哈工大ltp",)
segmentor.release() # 释放模型
thu1 = thulac.thulac() # 默认模式
pynlpir.open() # 打开中科院分词器
segmentor = Segmentor() # 哈工大分词器初始化实例
segmentor.load(cws_model_path) # 加载模型
for sentence in testCases:
print("_______****___________")
seg_list = jieba.cut(sentence)
print("jieba: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
text = thu1.cut(sentence, text=True) # 进行一句话分词
print("thulac",text)
print("fool",fool.cut(sentence))
print("HanLP",HanLP.segment(sentence))
print("中科院",pynlpir.segment(sentence, pos_tagging=False)) # 使用pos_tagging来关闭词性标注
#哈工大
words = segmentor.segment(sentence) # 分词结果,pyltp.VectorOfString object
s_fenci_str = '\t'.join(words) # str
print("哈工大",s_fenci_str)
pynlpir.close()
segmentor.release() # 释放模型
_______****___________
jieba: 结婚/ 的/ 和/ 尚未/ 结婚/ 的/ 确实/ 在/ 干扰/ 分词/ 啊
thulac 结婚_v 的_u 和_c 尚未_d 结婚_v 的_u 确实_a 在_p 干扰_v 分词_n 啊_u
fool [['结婚', '的', '和', '尚未', '结婚', '的', '确实', '在', '干扰分词', '啊']]
HanLP [结婚/vi, 的/ude1, 和/cc, 尚未/d, 结婚/vi, 的/ude1, 确实/ad, 在/p, 干扰/vn, 分词/n, 啊/y]
中科院 ['结婚', '的', '和', '尚未', '结婚', '的', '确实', '在', '干扰', '分词', '啊']
哈工大 结婚 的 和 尚未 结婚 的 确实 在 干扰 分词 啊
_______****___________
jieba: 汽水/ 不如/ 果汁/ 好喝/
thulac 汽水_n 不_d 如果_c 汁_v 好_a 喝_v _u
fool [['汽水', '不如', '果汁', '好喝', ' ']]
HanLP [汽水/nf, 不如/v, 果汁/nf, 好喝/nz, /w]
中科院 ['汽水', '不如', '果汁', '好', '喝']
哈工大 汽水 不 如果 汁 好 喝
_______****___________
jieba: 小白/ 痴痴地/ 在/ 门前/ 等/ 小黑/ 回来
thulac 小白_np 痴痴_a 地_u 在_p 门前_s 等_u 小_a 黑回_n 来_f
fool [['小白', '痴痴地', '在', '门前', '等', '小黑', '回来']]
HanLP [小白/nz, 痴痴地/z, 在/p, 门前/s, 等/udeng, 小黑/nz, 回来/v]
中科院 ['小', '白', '痴痴', '地', '在', '门前', '等', '小', '黑', '回来']
哈工大 小白痴痴 地 在 门前 等 小黑 回来
_______****___________
jieba: 本月/ 4/ 日晚/ 被/ 人/ 持刀/ 捅/ 伤/ ,/ 犯罪/ 嫌疑人/ 随身携带/ 凶器/ 。/ / 伤口/ 在/ 胳膊/ 上/ ,/ 神经/ 受损/ ,/ 住院/ 15/ 天/ 。/ / 目前/ 犯罪/ 嫌疑人/ 仍旧/ 逍遥法外/ ,/ 请问/ 当地/ 派出所/ 是否/ 失职/ ?
thulac 本月_t 4日_t 晚_g 被_p 人_n 持_v 刀_n 捅_v 伤_v ,_w 犯罪_v 嫌疑人_n 随身_d 携带_v 凶器_n 。_w _a 伤口_n 在_p 胳膊_n 上_f ,_w 神经_n 受损_v ,_w 住院_v 15_m 天_q 。_w _v 目前_t 犯罪_v 嫌疑人_n 仍旧_d 逍遥法外_id ,_w 请问_v 当地_s 派出所_n 是_v 否_g 失职_v ?_w
fool [['本月', '4日', '晚', '被', '人', '持刀', '捅伤', ',', '犯罪', '嫌疑人', '随身', '携带', '凶器', '。', ' ', '伤口', '在', '胳膊', '上', ',', '神经', '受损', ',', '住院', '15', '天', '。', ' ', '目前', '犯罪', '嫌疑人', '仍旧', '逍遥法外', ',', '请问', '当地', '派出所', '是否', '失职', '?']]
HanLP [本月/r, 4/m, 日/b, 晚/t, 被/pbei, 人/n, 持刀/nz, 捅/v, 伤/v, ,/w, 犯罪嫌疑人/nz, 随身携带/nz, 凶器/n, 。/w, /w, 伤口/n, 在/p, 胳膊/n, 上/f, ,/w, 神经/n, 受损/vi, ,/w, 住院/vn, 15/m, 天/qt, 。/w, /w, 目前/t, 犯罪嫌疑人/nz, 仍旧/d, 逍遥法外/vl, ,/w, 请问/v, 当地/s, 派出所/nis, 是否/v, 失职/vi, ?/w]
中科院 ['本月', '4日', '晚', '被', '人', '持', '刀', '捅', '伤', ',', '犯罪', '嫌疑人', '随身', '携带', '凶器', '。', '伤口', '在', '胳膊', '上', ',', '神经', '受损', ',', '住院', '15', '天', '。', '目前', '犯罪', '嫌疑人', '仍旧', '逍遥法外', ',', '请问', '当地', '派出所', '是否', '失职', '?']
哈工大 本月 4日 晚 被 人 持 刀 捅 伤 , 犯罪 嫌疑人 随身 携带 凶器 。 伤口 在 胳膊 上 , 神经 受损 , 住院 15 天 。 目前 犯罪 嫌疑人 仍旧 逍遥法外 , 请问 当地 派出所 是否 失职 ?
_______****___________
jieba: 改判/ 被告人/ 死刑/ 立即/ 执行
thulac 改判_v 被告人_n 死刑_n 立即_d 执行_v
fool [['改判', '被告人', '死刑', '立即', '执行']]
HanLP [改判/v, 被告人/n, 死刑/n, 立即/d, 执行/v]
中科院 ['改判', '被告人', '死刑', '立即', '执行']
哈工大 改判 被告人 死刑 立即 执行
_______****___________
jieba: 宣判/ 后/ ，/ 王小军/ 提出/ 上诉/ 。/ 江西省/ 高级人民法院/ 经/ 依法/ 开庭审理/ ，/ 于/ 2013/ 年/ 3/ 月/ 14/ 日以/ （/ 2012/ ）/ 赣刑/ 一终/ 字/ 第/ 131/ 号/ 刑事/ 裁定/ ，/ 驳回上诉/ ，/ 维持原判/ ，/ 并/ 依法/ 报请/ 本院/ 核准/ 。/ 本院/ 依法/ 组成/ 合议庭/ ，/ 对/ 本案/ 进行/ 了/ 复核/ ，/ 并/ 依法/ 讯问/ 了/ 被告人/ 。/ 现已/ 复核/ 终结/ 。
thulac 宣判_v 后_f ，_w 王小军_np 提出_v 上诉_v 。_w 江西省_ns 高级_a 人民法院_id 经_p 依法_d 开庭_v 审理_v ，_w 于_p 2013年_t 3月_t 14日_t 以_p （_w 2012_m ）_w 赣刑_v 一_m 终_q 字_n 第131_m 号_q 刑事_a 裁定_v ，_w 驳回_v 上诉_v ，_w 维持_v 原判_n ，_w 并_c 依法_d 报请_v 本院_r 核准_v 。_w 本院_r 依法_d 组成_v 合议庭_n ，_w 对_p 本案_r 进行_v 了_u 复核_v ，_w 并_c 依法_d 讯问_v 了_u 被告人_n 。_w 现_g 已_d 复核_v 终结_v 。_w
fool [['宣判', '后', '，', '王小军', '提出', '上诉', '。', '江西省', '高级', '人民法院', '经', '依法', '开庭', '审理', '，', '于', '2013年', '3月', '14日', '以', '（', '2012', '）', '赣刑', '一', '终', '字', '第131', '号', '刑事', '裁定', '，', '驳回', '上诉', '，', '维持', '原判', '，', '并', '依法', '报请', '本院', '核准', '。', '本院', '依法', '组成', '合议庭', '，', '对', '本案', '进行', '了', '复核', '，', '并', '依法', '讯问', '了', '被告人', '。', '现', '已', '复核', '终结', '。']]
HanLP [宣判/v, 后/f, ，/w, 王小军/nr, 提出/v, 上诉/vn, 。/w, 江西省高级人民法院/nt, 经/p, 依法/d, 开庭审理/nz, ，/w, 于/p, 2013/m, 年/qt, 3月/t, 14/m, 日/b, 以/p, （/w, 2012/m, ）/w, 赣/b, 刑/n, 一/m, 终/d, 字/n, 第/mq, 131/m, 号/q, 刑事/b, 裁定/vn, ，/w, 驳回上诉/nz, ，/w, 维持原判/nz, ，/w, 并/cc, 依法/d, 报请/v, 本院/n, 核准/v, 。/w, 本院/n, 依法/d, 组成/v, 合议庭/n, ，/w, 对/p, 本案/r, 进行/vn, 了/ule, 复核/vn, ，/w, 并/cc, 依法/d, 讯问/vn, 了/ule, 被告人/n, 。/w, 现已/v, 复核/vn, 终结/vi, 。/w]
中科院 ['宣判', '后', '，', '王小军', '提出', '上诉', '。', '江西省', '高级人民法院', '经', '依法', '开庭', '审理', '，', '于', '2013年', '3月', '14日', '以', '（', '2012', '）', '赣', '刑', '一', '终', '字', '第131', '号', '刑事', '裁定', '，', '驳回', '上诉', '，', '维持', '原判', '，', '并', '依法', '报请', '本', '院', '核准', '。', '本', '院', '依法', '组成', '合议庭', '，', '对', '本案', '进行', '了', '复核', '，', '并', '依法', '讯问', '了', '被告人', '。', '现', '已', '复核', '终结', '。']
哈工大 宣判 后 ， 王小军 提出 上诉 。 江西省 高级 人民法院 经 依法 开庭 审理 ， 于 2013年 3月 14日 以 （ 2012 ） 赣刑 一 终字 第131 号 刑事 裁定 ， 驳回 上诉 ， 维持 原判 ， 并 依法 报请 本院 核准 。本院 依法 组成 合议庭 ， 对 本案 进行 了 复核 ， 并 依法 讯问 了 被告人 。 现 已 复核 终结 。
_______****___________
jieba: 王小军持/ 一把/ 螺丝刀/ 朝/ 陈/ 某某/ 的/ 胸部/ 戳/ 刺/ 两下/ ，/ 陈/ 某某/ 受伤/ 后/ 逃跑/ 。/ 王小军/ 从/ 旁边/ 卖/ 肉店/ 砧板/ 上/ 拿/ 起/ 一把/ 菜刀/ 追赶/ 未及/ ，/ 将/ 菜刀/ 扔/ 向/ 陈/ 某某/ ，/ 未/ 击中/ ，/ 后/ 逃离现场/ 。
thulac 王小军_np 持_v 一_m 把_q 螺丝刀_n 朝_p 陈_np 某某_r 的_u 胸部_n 戳刺_v 两_m 下_q ，_w 陈_np 某某_r 受伤_v 后_f 逃跑_v 。_w 王小军_np 从_p 旁边_f 卖_v 肉店_n 砧板_n 上_f 拿_v 起_v 一_m 把_q 菜刀_n 追赶_v 未_d 及_v ，_w 将_p 菜刀_n 扔_v 向_p 陈_np 某某_r ，_w 未_d 击中_v ，_w 后_f 逃离_v 现场_s 。_w
fool [['王小军', '持', '一', '把', '螺丝', '刀', '朝', '陈某某', '的', '胸部', '戳刺', '两', '下', '，', '陈某某', '受伤', '后', '逃跑', '。', '王小军', '从', '旁边', '卖', '肉店', '砧板', '上', '拿', '起', '一', '把', '菜', '刀', '追', '赶', '未', '及', '，', '将', '菜', '刀', '扔', '向', '陈某某', '，', '未', '击中', '，', '后', '逃离', '现场', '。']]
HanLP [王小军/nr, 持/v, 一/m, 把/pba, 螺丝刀/n, 朝/t, 陈某某/nr, 的/ude1, 胸部/n, 戳/v, 刺/v, 两/m, 下/f, ，/w, 陈某某/nr, 受伤/vi, 后/f, 逃跑/v, 。/w, 王小军/nr, 从/p, 旁边/f, 卖/v, 肉店/nis, 砧板/n, 上/f, 拿起/v, 一/m, 把/pba, 菜刀/n, 追赶/v, 未及/v, ，/w, 将/d, 菜刀/n, 扔向/nz, 陈某某/nr, ，/w, 未/d, 击中/v, ，/w, 后/f, 逃离现场/n, 。/w]
中科院 ['王小军', '持', '一', '把', '螺丝刀', '朝', '陈', '某某', '的', '胸部', '戳', '刺', '两', '下', '，', '陈', '某某', '受伤', '后', '逃跑', '。', '王小军', '从', '旁边', '卖', '肉', '店', '砧板', '上', '拿', '起', '一', '把', '菜刀', '追赶', '未', '及', '，', '将', '菜刀', '扔', '向', '陈', '某某', '，', '未', '击中', '，', '后', '逃离', '现场', '。']
哈工大 王小军 持 一 把 螺丝刀 朝 陈 某某 的 胸部 戳 刺 两 下 ， 陈 某某 受伤 后 逃跑 。 王小军 从 旁边 卖 肉店 砧板 上 拿 起 一 把 菜刀 追赶 未 及 ， 将 菜刀 扔 向 陈 某某 ， 未 击中 ， 后 逃离 现场 。
Process finished with exit code 0
使用: python -m jieba [options] filename
结巴命令行界面。
固定参数:
filename 输入文件
可选参数:
-h, --help 显示此帮助信息并退出
-d [DELIM], --delimiter [DELIM]
使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。
若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。
-p [DELIM], --pos [DELIM]
启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间
用它分隔，否则用 _ 分隔
-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典
-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT
使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用
-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）
-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型
-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR
short_Cases=[
"本月4日晚被人持刀捅伤,犯罪嫌疑人随身携带凶器。当地派出所",
"宣判后，王小军提出上诉。江西省高级人民法院经审核依法开庭审理",
"于2013年3月14日以（2012）赣刑一终字第131号刑事裁定驳回上诉",
"王小军持一把螺丝刀朝陈某某的胸部戳刺两下",
"王小军从旁边卖肉店砧板上拿起一把菜刀追赶"]
short_Cases1=[
"当地派出所产看其银行卡明细，发现其发展下线的资金异常，出具了文件检验鉴定书和物证检验报告。依据被害人QQ聊天记录，发现被害人李某丙,当晚22时许持机动车驾驶证，上述事实被告人行政处罚决定书"]
import jieba
import fool
import thulac
from pyhanlp import *
thu1 = thulac.thulac() # 默认模式
# for sentence in short_Cases:
for sentence in short_Cases1:
seg_list = jieba.cut(sentence)
print("jieba: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
text = thu1.cut(sentence, text=True) # 进行一句话分词
print("thulac",text)
print("fool",fool.cut(sentence))
print("HanLP",HanLP.segment(sentence))
Model loaded succeed
jieba: 当地/ 派出所/ 产看/ 其/ 银行卡/ 明细/ ，/ 发现/ 其/ 发展/ 下线/ 的/ 资金/ 异常/ ，/ 出具/ 了/ 文件/ 检验/ 鉴定书/ 和/ 物证/ 检验/ 报告/ 。/ 依据/ 被害人/ QQ/ 聊天记录/ ，/ 发现/ 被害人/ 李某/ 丙/ ,/ 当晚/ 22/ 时/ 许持/ 机动车/ 驾驶证/ ，/ 上述事实/ 被告人/ 行政处罚/ 决定书
thulac 当地_s 派出所_n 产_v 看_v 其_r 银行_n 卡明细_ns ，_w 发现_v 其_r 发展_v 下_f 线_n 的_u 资金_n 异常_a ，_w 出具_v 了_u 文件_n 检验_v 鉴定书_n 和_c 物证_n 检验_v 报告_n 。_w 依据_p 被害人_n QQ_v 聊天_v 记录_n ，_w 发现_v 被害人_n 李某_np 丙_g ,_w 当晚_t 22时_t 许持_v 机动车_n 驾驶证_n ，_w 上述_a 事实_n 被告人_n 行政_n 处罚_v 决定书_n
fool [['当地', '派出所', '产', '看', '其', '银行卡', '明细', '，', '发现', '其', '发展', '下线', '的', '资金', '异常', '，', '出具', '了', '文件', '检验', '鉴定书', '和', '物证', '检验', '报告', '。', '依据', '被害人', 'QQ', '聊天', '记录', '，', '发现', '被害人', '李某丙', ',', '当晚', '22时', '许持', '机动车', '驾驶证', '，', '上述', '事实', '被告人', '行政', '处罚', '决定书']]
HanLP [当地/s, 派出所/nis, 产/v, 看/v, 其/rz, 银行卡/nz, 明细/b, ，/w, 发现/v, 其/rz, 发展/vn, 下线/n, 的/ude1, 资金/n, 异常/a, ，/w, 出具/v, 了/ule, 文件/n, 检验/vn, 鉴定书/n, 和/cc, 物证/n, 检验/vn, 报告/n, 。/w, 依据/n, 被害人/n, QQ/nx, 聊天记录/nz, ，/w, 发现/v, 被害人/n, 李某丙/nr, ,/w, 当晚/t, 22/m, 时许持/nr, 机动车/n, 驾驶证/n, ，/w, 上述事实/n, 被告人/n, 行政处罚/nz, 决定书/n]
本文地址：https://xzo.com.cn/develop/python/968.html
如果您认可我们的分享，有意与我们合作开展帝国cms网站建设与开发业务或插件定制，请联系右侧在线客服。我们能给您的，就是高质量的模板与售后。
标注了信息来源为下载鸥的文章皆为原创，如果是转载的优质文章，我们也都标注了出处。如果您喜欢我们的文章，请按照下载鸥所标注的文章出处进行标注，谢谢您的配合。
Python免费、开源、简单，且含有海量的库。其功能也十分强大，不仅可以做网站、做爬虫、还可以做大数据、做人脸识别，等等等等。如果是新手入门，我们建议是首选Python。
国内知名度比较高的Python中文分词有哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大...
结巴分词支持3种模式：全模式、精确模式和搜索引擎模式，不同的模式效果会有差...
但凡对电脑知识了解多一点的朋友可能就听说过进程，而如果对蜘蛛爬虫有了解，那...
python爬虫爬取百度图片是很多人python爬虫入门后一个重要的练手项目。一方...
爬虫软件很多，支持爬虫功能的语言也很多，而用python做爬虫，辅以包罗万象的pyth...
用户体验是我们的需求，百度蜘蛛的认可更是我们的需求。毕竟，没有收录排名，何来...
本插件基于帝国cms帝国cms每日自动审核插件，在自动审核指定条数信息的基础上...
一直没看到好用的帝国cms在线考试插件，所以自己开发了一款。在线考试插件用...
本插件适用于内网用户，可查看单篇文章访问者ip地址。如果添加访问者ip组，可查...
采集站的必备资源是自动审核，要做到日收录也离不开定时发布。而本插件的自动...
通过本插件，可以实现帝国cms网站对接百度云api实现图像去雾的功能。经过实际...
帝国cms 对接纳米数据（www.nami.com）接口，本接口主要接收、整理足球比赛实时数...
帝国cms默认只有上次登录时间与ip，没有一个记录清单，所以今天，我们分享这个帝...