Awesome
Multi Candidate Thai Word Segmentation
Most existing word segmentation methods output one single segmentation solution. This project provides an analysis of word segmentation performance when more than one solutions are taken into account. This code are used in this paper link
Performance of Single Candidate
BEST2009 - Evaluate on correction of boundary of text
Strick InterBEST - Strick on Name Entity that should tokenizes correctly
| Measurement | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|
| BEST2009 | 95.95% | 96.23% | 96.01% |
| Strick InterBEST | 90.59% | 94.27% | 92.40% |
Prerequisites
Weights & Dictionaries
Weights & Dictionaries can be download from this link
Required libraries
- Python 3
- pytorch 0.3.1
- numpy
- pickle
Corpus
Text corpus from InterBEST 2009/2010
Usage
txt = 'เมื่อหนุ่มคนดังกล่าวขับ'
one_candidate(txt)
multi_candidate(txt)
Output of one candiate
เมื่อ|หนุ่ม|คน|ดัง|กล่าว|ขับ|
Output of multi-candidate
เมื่อหนุ่มคน|ดังกล่าวขับ
เมื่อหนุ่มคน|ดังกล่าว|ขับ
เมื่อหนุ่มคน|ดัง|กล่าว|ขับ
เมื่อหนุ่ม|คน|ดัง|กล่าว|ขับ
เมื่อ|หนุ่ม|คน|ดัง|กล่าว|ขับ
เมื่อ|หนุ่ม|คน|ดัง|กล่าว|ขับ|
เมื่อ|ห|นุ่ม|คน|ดัง|กล่าว|ขับ|
เมื่อ|ห|นุ่ม|คน|ดัง|ก|ล่าว|ขับ|
เมื่อ|ห|นุ่ม|คน|ดัง|ก|ล่า|ว|ขับ|
เมื่อ|ห|นุ่|ม|คน|ดัง|ก|ล่า|ว|ขับ|
เมื่อ|ห|นุ่|ม|ค|น|ดัง|ก|ล่า|ว|ขับ|
Author
- Theerapat Lapjaturapit - Theerapat.lap@gmail.com