首先说说最近的使用感受，2.1在分词上的准确率已经很高了，很难挑出太大的毛病，这个要大大的
比较了https://hanlp.hankcs.com/docs/api/hanlp/pretrained/mtl.html 上列出的几个模型，感觉效果最好的还是
**hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_BASE_ZH**
下面进入找茬时间
1、SRL 标记错误 ，同样一句话， 加了个句号 ARG0 发生了 飘移（句号被标为ARG0， 显然是错误）
2、句子中如果没有动词，就没有SRL（暂时发现的形式都是： 名+数量）
3、“被” 字句 受动对象 ARG1 未标记
感谢反馈。下个模型继续突破记录。
这两个问题其实都跟句号有关系。
这是正常的，CPB3的谓词大部分都是动词，少数名词都是类似“开发”“建设”之类有动词用法的名词。
调查发现预处理CPB3的时候有些错误，已经修正并且开始训练新模型。估计需要两周左右时间训练完毕。
期待新模型的发布 
5、部分并列结构的 ARG1 未被完全识别，如下图
有一些语句则是可以识别出来的：
这个新模型应该可以修复。
CPB是细分标准，所以粗分时SRL性能不会很好。
謝謝大家的心血以及分享， Hanlp 2.1 是個很棒的產品。
不過看到效能這兩字想順便跟大家請教。我在使用 Hanlp 2.x 時，
即使連分詞都有很明顯的效能不是很好的感覺
想請問大家，有沒有什麼可以提升效能的建議呢？
你指的是运行速度吗？建议用GPU跑2.x，或者我们的公益云服务。
通常模型越大准确率越高但速度越慢，你可以试试小模型。我们也在试验一些模型压缩、裁剪和蒸馏的技术，但在HanLP的大语料库上没有体现出论文里那么好的效果，还需要一段时间去研发。
是的，效能是指運行速度的意思。
很感謝回覆，我們再嘗試看看，有問題再跟您請教。
长句子目前还很难解决。
新版在处理速度上有很大提升
“被”字句的SRL结果好像还和以前一样 
发现其它情况再继续报告
“把（将）”字句 中的 ARG1 时而能识别，时而无法识别。
同样文字，“红花” 时而被标为 ARG1、时而被标为 ARG0
第一图标了两个ARG1，应该是错的。
