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在許多人工智慧或資料處理的任務中，語言的處理常常是不可或缺的步驟之一，我們以 transformer 模型為基礎，進一步訓練了多個針對繁體中文的優化模型，包含語言理解用的 CKIP Albert 語言模型和 CKIP BERT 語言模型，以及語言生成用的 CKIP GPT2 語言模型等等。這些語言模型可以根據不同的語言處理任務進行再訓練，來滿足終端的各類實際需求。在這個套件當中，除了提供上述的語言模型之外， 我們也針對最普遍的任務需求，包含斷詞、詞性標記、專有名詞辨識(高達 18 類，包含:人名、團體、設施、組織、地理、地點、商品、事件、藝術品、法律、語言、 日期、時間、比例、錢、數量、序數、數詞。)等終端任務，提供多個再訓練過後的語言理解模型。系統以 Python 寫成，效能優異，且呼叫方式簡潔，易於整合。

線上展示綱址為:https://ckip.iis.sinica.edu.tw/service/transformers/，歡迎實際測試。
 

• 以 transformer 模型為基礎，進一步訓練了多個針對繁體中文的優化模型
• 斷詞表現大幅超越結巴系統，且提供結巴系統所沒有的實體辨識
• 詞性標記的種類豐富: 共 61 種詞性 (https://github.com/ckiplab/ckiptagger/wiki/POS-Tags)
• 實體辨識的種類豐富: 11 類一般領域專有名詞及 7 類數量詞(https://github.com/ckiplab/ckiptagger/wiki/Entity-Types)
• 支援使用者自訂詞典。
• 可以針對新的任務進行再訓練
   

圖1.效能比較