请问ACL可以投资吗？
这个问题，我会分3部分来解答 1.什么是ACL？2.为什么需要ACL？3.如何找到好的ACL？
什么是ACL？ Advanced Computational Lexicon（高级计算词法）的缩写。这是一个在自然语言处理领域中，用于词语切分、词性标注以及词典标注的工具。它是由美国加州大学伯克利分校自然语言组开发的。 现在很多NLP工具都支持ACL，比如Pyecho、Spacy等等。 Spacy还提供了基于深度学习的现代ACL算法，准确度高。
为什么要使用 ACL？ 构建NLP系统的过程中会遇到许多困难，其中最大的难题之一就是词汇问题：如何从文本中切分出词语，并且给这些词语打上标签。传统的做法是首先构建词典，然后通过词典查询的方式来完成切分和标签任务。但是传统方式存在两个问题：
①需要预先知道词库的大小和词库中的单词，这对于大规模数据集而言是不现实的做法；
②词典中通常只记录了单词的一种形式（可能是简体或繁体，也可能是全拼或者简拼），对于文本集合中可能出现的不同文本表示形式，词典无法适应。而ACL则能够很好地解决这两个问题，因为它是从大数据集中学习得到的词库，同时能够根据文本的特征（如字频）对词语进行加权，从而得到最佳的切分标记结果。
除了切分标记外，ACL还能够执行其它的文本分析任务，包括词性标注和词典标注。 在Spacy中配置了acl模型之后就可以使用模型中的词性标注功能来标注文本。
如何使用 ACCL ？ 这里以 Jieba 为例介绍怎么用，虽然 Jieba 是开源软件，但只能用来做汉语的字切分和词性标注。 下载模型 到官网下载对应的模型文件并解压。 加载模型并使用 导入相关的模块 import pytesseract as ts ##文字识别import jieba ##切分词器 from sklearn.model_selection import train_test_split ##划分训练测试集
from spacy.en import English ##spaCy英文词库 model = 'acl-chinese' ##指定使用的模型 text = "阿里巴巴集团于2014年8月5日，以7亿美金收购美国在线零售商Joyo.com。"
# 加载词典 load_dict(path) 或者 load_file(fname) # 对文本串进行分类，返回分类结果 [('阿里巴巴'， 'B')] # 根据类别获取文本文本集合，类别为‘B’ ['阿里巴巴集团于2014年8\n月5日，以7亿美金收购美\n国在线零售商Joyo.com。']
# 切分词句 tokenize() 或者 seg() # 词性标注，参数pos 为可选值，默认值为“auto”，可省略不输入 【输出结果类似】 [['阿里'， '巴巴'，'集'， '团']， ['于'， '2014 年'，'8 月'， '5 日'，'，'， '以'，'7'，'亿'，'美'， '元'，'收'， '购'， '美'， '国'， '在线'， '零售'， '商'， '乔'， '易'， '欧'， '姆'， '.'， '.'， '.'] ]