tensorflow 模型转换至 onnx，推理速度提升约一倍

兼容 TensorFlow 2.x

• 重构分词词性标注实现：深度模型统一分词、词性标注、命名体识别，调用接口不变；去除繁体的支持；去除自定义词典的支持。
• 重构文本纠错，增强了错别字的识别能力。
• 重构情感分类：加入更多语料，基于 RoBERTa tiny 进行微调。
• 其他：所有模型只提供 Infer 接口，不再提供训练接口。

fixed unicode error in python 3

CHANGELOG 修复 v0.2.1 一些 bugs

CHANGELOG

• 优化分词&词性标注算法，更新 python3 的分词和词性标注模型
• 重写了分词&词性标注并行处理方式
• 取消了分词&词性标注的懒加载，默认首次加载
• 修复了一些 bugs，重新组织了代码

ATTENTION! 本版本是最后一个支持 python2.7 的版本，后续版本将不再支持 python2.7

ChangeLog

1. pylint 代码规范化
2. 添加并行分词/词性标注接口
3. bumpversion 管理版本

并行接口

1. 多进程分词

xmnlp.seg_parallel(texts[, hmm=False, n_jobs=-1])

2. 多进程词性标注

xmnlp.tag_parallel(texts[, hmm=False, n_jobs=-1])

更新日志

模型改进

• 将默认的模型压缩方式由gzip转为了bz2，模型空间占用更小
• 优化代码结构，使用Module进行模块的统一管理
• 重写了checker的实现方式，新版本更关注词的拼写检查
• 修复了分词/词性标注若干bug
• 兼容windows
• 去除类调用方式仅保留简洁的单例模块调用方式

新增功能

• 新增偏旁部首功能
• 支持pip安装 pip install xmnlp

训练语料地址

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