结巴分词和哈工大ltp词性标注结合使用

根据自己的语料，发现使用结巴分词的粒度更适合，并且在使用外部词典进行分词时，哈工大的分词模块对于外部词典中的词会有不识别的现象。
对于词性标注而言，经过调研，各种分词工具都专注于做分词，词性标注做的都不是太好，结合语料比较之后决定使用哈工大ltp的词性标注模块。

代码如下：

import jieba
from pyltp import Postagger
import os

MODELDIR = "ltp_data"

def fenci_ltp():
    fin = open('input.txt', 'r')    # 需要进行分词的文件，每行一句话

    jieba.load_userdict('mydict.txt')
    postagger = Postagger()    # 初始化实例
    postagger.load(os.path.join(MODELDIR, "pos.model"))    # 加载模型

    for eachLine in fin:  
        line = eachLine.strip()
        words = jieba.cut(line)    # jieba分词返回的是可迭代的generator，里面的词是unicode编码
        words = [word.encode('utf-8') for word in words]    # 将unicode编码的单词以utf-8编码
        postags = postagger.postag(words)    # 词性标注
        words_postags = []
        for word,postag in zip(words, postags):
            words_postags.append(word + '/' + postag)
        print ' '.join(words_postags)

    postagger.release()    # 释放模型

if __name__ == '__main__':
    fenci_ltp()

说明：
1、运行以上代码需要安装 jieba 和 pyltp，pip install jieba，pip install pyltp；
2、需要下载pyltp的模型文件，链接如下，这里只用到了其中的词性标注模型 pos.model；
https://pan.baidu.com/share/link?shareid=1988562907&uk=2738088569#list/path=%2Fltp-models%2F3.4.0
3、结巴分词使用了外部词典 mydict.txt，格式：一个词占一行；每一行分三部分，一部分为词语，另一部分为词频（可省略），最后为词性（可省略），用空格隔开 ；

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