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LTP（Language Technology Platform） 提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。 **参考书：** 由哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）的多位学者共同编著的《自然语言处理：基于预训练模型的方法 》（作者：车万翔、郭江、崔一鸣；主审：刘挺）一书现已正式出版，该书重点介绍了新的基于预训练模型的自然语言处理技术，包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分，可供广大LTP用户学习参考。 - 4.2.0 - \[结构性变化\] 将 LTP 拆分成 2 个部分，维护和训练更方便，结构更清晰 - \[Legacy 模型\] 针对广大用户对于**推理速度**的需求，使用 Rust 重写了基于感知机的算法，准确率与 LTP3 版本相当，速度则是 LTP v3 的 **3.55** 倍，开启多线程更可获得 **17.17** 倍的速度提升，但目前仅支持分词、词性、命名实体三大任务 - \[深度学习模型\] 即基于 PyTorch 实现的深度学习模型，支持全部的6大任务（分词/词性/命名实体/语义角色/依存句法/语义依存） - \[其他改进\] 改进了模型训练方法 - \[共同\] 提供了训练脚本和训练样例，使得用户能够更方便地使用私有的数据，自行训练个性化的模型 - \[深度学习模型\] 采用 hydra 对训练过程进行配置，方便广大用户修改模型训练参数以及对 LTP 进行扩展（比如使用其他包中的 Module） - \[其他变化\] 分词、依存句法分析 (Eisner) 和 语义依存分析 (Eisner) 任务的解码算法使用 Rust 实现，速度更快 - \[新特性\] 模型上传至 Huggingface Hub，支持自动下载，下载速度更快，并且支持用户自行上传自己训练的模型供LTP进行推理使用 - \[破坏性变更\] 改用 Pipeline API 进行推理，方便后续进行更深入的性能优化（如SDP和SDPG很大一部分是重叠的，重用可以加快推理速度），使用说明参见Github快速使用部分 - 4.1.0 - 提供了自定义分词等功能 - 修复了一些bug - 4.0.0 - 基于Pytorch 开发，原生 Python 接口 - 可根据需要自由选择不同速度和指标的模型 - 分词、词性、命名实体、依存句法、语义角色、语义依存6大任务
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