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最新轻量级多语言NLP工具集Trankit发布1.0版本，来自俄勒冈大学。
基于Transformer，性能已超越之前的热门同类项目斯坦福Stanza。
Trankit支持多达56种语言，除了简体和繁体中文以外，还支持文言文。
先来看一组Trankit与Stanza对文言文进行依存句法分析的结果。
可以看到，Stanza错误的将“有朋自远方来”中的“有”和“来”两个动词判断成并列关系。
在简体中文的词性标注任务上，Trankit对“自从”一词处理也更好。
与Stanza一样，Trankit也是基于Pytorch用原生Python实现，对广大Python用户非常友好。
Trankit在多语言NLP多项任务上的性能超越Stanza。
在英语分词上的得分比Stanza高9.36%。在中文依存句法分析的UAS和LAS指标上分别高出14.50%和15.0%。
Trankit在GPU加持下加速更多，且占用内存更小，作为一个轻量级NLP工具集更适合普通人使用。
简单易用
Trankit的使用也非常简单，安装只要pip install就完事了。
- pip install trankit
不过需要注意的是，Trankit使用了Tokenizer库，需要先安装Rust。
初始化一个预训练Pipeline：
- from trankit import Pipeline
- # initialize a multilingual pipeline
- p = Pipeline(lang='english', gpu=True, cache_dir='./cache')
开启auto模式，可以自动检测语言：
- from trankit import Pipeline
- p = Pipeline('auto')
- # Tokenizing an English input
- en_output = p.tokenize('''I figured I would put it out there anyways.''')
- # POS, Morphological tagging and Dependency parsing a French input
- fr_output = p.posdep('''On pourra toujours parler à propos d'Averroès de "décentrement du Sujet".''')
使用自定义标注数据自己训练Pipeline也很方便：
- from trankit import TPipeline
- tp = TPipeline(training_config={
- 'task': 'tokenize',
- 'save_dir': './saved_model',
- 'train_txt_fpath': './train.txt',
- 'train_conllu_fpath': './train.conllu',
- 'dev_txt_fpath': './dev.txt',
- 'dev_conllu_fpath': './dev.conllu'
- }
- )
- trainer.train()
统一的多语言Transformer
Trankit将各种语言分别训练的Pipelines整合到一起共享一个多语言预训练Transformer。
然后为每种语言创建了一组适配器(Adapters)作为传统的预训练模型“微调(Fine-tuning)”方法的替代，并对不同的NLP任务设置权重。
在训练中，共享的预训练Transformer是固定的，只有适配器和任务特定权重被更新。
在推理时，根据输入文本的语言和当前的活动组件，寻找相应的适配器和特定任务权重。
这种机制不仅解决了内存问题，还大大缩短了训练时间。
Trankit团队在实验中对比了另外两种实现方法。
一种是把所有语言的数据集中到一起训练一个巨大的Pipeline。另一种是使用Trankit的方法但把适配器去掉。
在各项NLP任务中，Trankit这种“即插即用”的适配器方法表现最好。
团队表示，未来计划通过研究不同的预训练Transformer（如mBERT和XLM-Robertalarge）来改进Trankit。
还考虑为更多语言提供实体识别，以及支持更多的NLP任务。
Github仓库：
https://github.com/nlp-uoregon/trankit
在线Demo：
http://nlp.uoregon.edu/trankit
相关论文：
https://arxiv.org/pdf/2101.03289.pdf
