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细分领域的中文分词工具，简单易用，跟现有开源分词工具相比提高了分词的准确率。
Linux作为测试环境，在新闻数据(MSRA)、混合型文本(CTB8)、网络文本(WEIBO)数据上对不同工具包进行了准确率测试。
细领域训练及测试结果
以下是在不同数据集上的对比结果：
跨领域测试结果
我们选用了混合领域的CTB8语料的训练集进行训练，同时在其它领域进行测试，以模拟模型在“黑盒数据”上的分词效果。选择CTB8语料的原因是，CTB8属于混合语料，理想情况下的效果会更好；而且在测试中我们发现在CTB8上训练的模型，所有工具包跨领域测试都可以获得更高的平均效果。以下是跨领域测试的结果：
pkuseg具有如下几个特点：
多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具，此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点，用户可以自由地选择不同的模型。 我们目前支持了新闻领域，网络文本领域和混合领域的分词预训练模型，同时也拟在近期推出更多的细领域预训练模型，比如医药、旅游、专利、小说等等。
更高的分词准确率。相比于其他的分词工具包，当使用相同的训练数据和测试数据，pkuseg可以取得更高的分词准确率。
支持用户自训练模型。支持用户使用全新的标注数据进行训练。
使用方式
代码示例1：使用默认模型及默认词典分词
import pkuseg
seg = pkuseg.pkuseg() # 以默认配置加载模型
text = seg.cut('我爱北京天安门') # 进行分词
print(text)
结果
loading model
finish
['我', '爱', '北京', '天安门']
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