HanLP2.0

汤连杰

大快搜索是一个相对年轻的公司，组建时间不算很长，我们公司主要是聚焦大数据底层软件、大数据开发框架、人工智能这几个方向。在大数据底层软件方面，有DKH大数据分析处理平台，在人工智能方面的主要产品就是HanLP。HanLP从2015年开始进行研发，目前，我们已经开源了全部源代码。

由于HanLP1.x的开发主要以传统方式进行，我们可以直接在工程里面进行调用。从HanLP2.0开始，我们走入深度学习技术路线，把以前的算法重新用C++进行打造。由于深度学习、神经网络时代的到来，HanLP2.0全面拥抱深度学习，采用Python作为主要开发语言，以前的对外接口是Java，现在可以提供多种语言支持。以前的C语言开发模块，通过这个接口传送出来，或者用Python来进行调用，其他开发语言也一样可以调用。因为都是开源的，大家可以尽情地使用，都是不收费的。

HanLP2.0里面利用C++实现了高速算法，用SWIG实现Python语言的接口。双数组字典树/AC自动机词典匹配是HanLP1.x的优良传统，在HanLP2.0会继续保持，大家还可以继续使用这个。

在多语言这个方面，我们用Python重新写了外部框架。以前我们要把一段话进行分词处理，也要建立一个工程，HanLP2.0支持直接向服务端发送一个请求，可以直接返回分词结果，这个就非常方便了。我说多语言指的是自然语言，比如英文、日文、韩文和西班牙文，在底层框架的设计上，不在一个编码体系里，我们底层的架构跟语言无关，你可以使用任何语言，只要提供语料库就可以处理语言，不论是什么语言。语料库决定了HanLP最后所支持的语言，如果是西班牙语，将西班牙语语料库放在里面训练，建立训练模型，最后调用模型就可以了。所以说，HanLP2.0充分体现了这么一个人工智能和神经网络机器学习编程的思路。HanLP预先存放的模型有繁体中文、简体中文、英文、日文，如果有更好的语料库也可以进行训练。

与国际接軌，HanLP2.0的代码库、文档还有OA都采用英文，文档采用Sphinx工具，大家使用起来更加方便。HanLP2.0对底层框架是有依赖的，主要是依靠TensorFlow。Keras就是TensorFlow2.0提供的官方高级API，应用特别方便，比其他框架快得多。

有人问HanLP1.0很好，HanLP2.0怎么用呢？很多模型通过神经网络训练，为了提高速度，我们公司本身提供一个GPU集群，可以免费使用，但如果为了提高效率，可以自己另行搭建GPU集群，可以把你的语料库放在GPU上进行训练。HanLP的各个组件都是基于模型的，任何组件都可以实现模型的加载、保存、解码、训练、评测等。组件和组件接口都是以文档为标准的，传入的是文档，输出的也是文档，各个组件很容易构成流水线，各种不同功能的模块把组件搭建起来以后，迅速领取自己的任务。这样说起来，可能还是有点抽象，但是真正使用的时候，HanLP是一个非常好用的工具，加载速度非常快，从加载到启动，基本上只需要200毫秒。（根据演讲内容整理，未经本人审核）