湯連杰

大快搜索是一個(gè)相對(duì)年輕的公司，組建時(shí)間不算很長(zhǎng)，我們公司主要是聚焦大數(shù)據(jù)底層軟件、大數(shù)據(jù)開發(fā)框架、人工智能這幾個(gè)方向。在大數(shù)據(jù)底層軟件方面，有DKH大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)，在人工智能方面的主要產(chǎn)品就是HanLP。HanLP從2015年開始進(jìn)行研發(fā)，目前，我們已經(jīng)開源了全部源代碼。

由于HanLP1.x的開發(fā)主要以傳統(tǒng)方式進(jìn)行，我們可以直接在工程里面進(jìn)行調(diào)用。從HanLP2.0開始，我們走入深度學(xué)習(xí)技術(shù)路線，把以前的算法重新用C++進(jìn)行打造。由于深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，HanLP2.0全面擁抱深度學(xué)習(xí)，采用Python作為主要開發(fā)語言，以前的對(duì)外接口是Java，現(xiàn)在可以提供多種語言支持。以前的C語言開發(fā)模塊，通過這個(gè)接口傳送出來，或者用Python來進(jìn)行調(diào)用，其他開發(fā)語言也一樣可以調(diào)用。因?yàn)槎际情_源的，大家可以盡情地使用，都是不收費(fèi)的。

HanLP2.0里面利用C++實(shí)現(xiàn)了高速算法，用SWIG實(shí)現(xiàn)Python語言的接口。雙數(shù)組字典樹/AC自動(dòng)機(jī)詞典匹配是HanLP1.x的優(yōu)良傳統(tǒng)，在HanLP2.0會(huì)繼續(xù)保持，大家還可以繼續(xù)使用這個(gè)。

在多語言這個(gè)方面，我們用Python重新寫了外部框架。以前我們要把一段話進(jìn)行分詞處理，也要建立一個(gè)工程，HanLP2.0支持直接向服務(wù)端發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求，可以直接返回分詞結(jié)果，這個(gè)就非常方便了。我說多語言指的是自然語言，比如英文、日文、韓文和西班牙文，在底層框架的設(shè)計(jì)上，不在一個(gè)編碼體系里，我們底層的架構(gòu)跟語言無關(guān)，你可以使用任何語言，只要提供語料庫就可以處理語言，不論是什么語言。語料庫決定了HanLP最后所支持的語言，如果是西班牙語，將西班牙語語料庫放在里面訓(xùn)練，建立訓(xùn)練模型，最后調(diào)用模型就可以了。所以說，HanLP2.0充分體現(xiàn)了這么一個(gè)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)編程的思路。HanLP預(yù)先存放的模型有繁體中文、簡(jiǎn)體中文、英文、日文，如果有更好的語料庫也可以進(jìn)行訓(xùn)練。

與國際接軌，HanLP2.0的代碼庫、文檔還有OA都采用英文，文檔采用Sphinx工具，大家使用起來更加方便。HanLP2.0對(duì)底層框架是有依賴的，主要是依靠TensorFlow。Keras就是TensorFlow2.0提供的官方高級(jí)API，應(yīng)用特別方便，比其他框架快得多。

有人問HanLP1.0很好，HanLP2.0怎么用呢？很多模型通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，為了提高速度，我們公司本身提供一個(gè)GPU集群，可以免費(fèi)使用，但如果為了提高效率，可以自己另行搭建GPU集群，可以把你的語料庫放在GPU上進(jìn)行訓(xùn)練。HanLP的各個(gè)組件都是基于模型的，任何組件都可以實(shí)現(xiàn)模型的加載、保存、解碼、訓(xùn)練、評(píng)測(cè)等。組件和組件接口都是以文檔為標(biāo)準(zhǔn)的，傳入的是文檔，輸出的也是文檔，各個(gè)組件很容易構(gòu)成流水線，各種不同功能的模塊把組件搭建起來以后，迅速領(lǐng)取自己的任務(wù)。這樣說起來，可能還是有點(diǎn)抽象，但是真正使用的時(shí)候，HanLP是一個(gè)非常好用的工具，加載速度非?？?，從加載到啟動(dòng)，基本上只需要200毫秒。（根據(jù)演講內(nèi)容整理，未經(jīng)本人審核）