首先說明，由于本人水平有限，文章紕漏以及不妥之處還請指出，不勝感激；

理解hanlp中用戶自定義詞典（java）

什么是hanlp用戶自定義字典？為什么要有用戶自定義詞典？
在Hanlp分詞中，不管是標(biāo)準(zhǔn)分詞器、NLP分詞器還是索引分詞器都不可能每次都準(zhǔn)確的將我們希望的結(jié)果詞語分出來，尤其是我們平常用到的自定義名詞或者流行語，比如：“印象筆記”、“奧利給”等，分析語句一長，分詞準(zhǔn)確性還會繼續(xù)下降，這時就需要我們利用用戶自定義詞典，來進行這些詞語的記錄，方便分詞器依據(jù)用戶詞典來進行分詞，提高準(zhǔn)確度。

用戶自定義詞典中的詞在分詞時一定會被準(zhǔn)確無誤的區(qū)分出來嗎？
我們需要知道準(zhǔn)確無誤這樣的形容詞在形容分詞這項工作就是不恰當(dāng)?shù)?#xff0c;在分詞工作中，對分詞結(jié)果評判的標(biāo)準(zhǔn)是不確定的，在官方FAQ中有這樣的例子：

假如用戶詞典中一共3個詞語：商品、和服、服務(wù)，那么“商品和服務(wù)”到底怎么分才能滿足這些用戶呢？無論怎么分詞，這3個詞語都不可能同時出現(xiàn)。

也許你以為往詞典中添加“川普”，并且用戶詞典優(yōu)先級最高的話，就可以解決眼前的“普京與川普 通話”這個句子。但在你沒注意到的地方，有更多類似“四川普通話”“銀川普通高考”“唐納德·川普”（本該是一個詞）的句子會發(fā)生錯誤。

所以說，詞典≠中文分詞。

在了解了上述兩個問題之后，我們就開始進行用戶自定義詞典的分析了。

下載Hanlp數(shù)據(jù)包后，默認(rèn)位置是在Hanlp配置目錄下的data\dictionary\custom，CustomDictionary是一份全局的用戶自定義詞典，可以隨時增刪，影響全部分詞器。另外可以在任何分詞器中關(guān)閉它。下圖是CustomDictionary在windows OS中的位置；

我們點開它，發(fā)現(xiàn)了一些詞語，仔細(xì)觀察我們會發(fā)現(xiàn)這些詞的組織是有一定的規(guī)律的；

• 每一行代表一個單詞，格式遵從[單詞] [詞性A] [A的頻次] [詞性B] [B的頻次] … 如果不填詞性則表示采用詞典的默認(rèn)詞性。

• 詞典的默認(rèn)詞性默認(rèn)是名詞n，可以通過配置文件修改：全國地名大全.txt ns;如果詞典路徑后面空格緊接著詞性，則該詞典默認(rèn)是該詞性。
  我們打開Hanlp的配置文件，在箭頭指向位置可以看到自定義詞典的路徑，詞典名有后綴的就是設(shè)置了詞條默認(rèn)詞性，默認(rèn)名詞；
  詞性表請參照《HanLP詞性標(biāo)注集》

• 在統(tǒng)計分詞中，并不保證自定義詞典中的詞一定被切分出來。用戶可在理解后果的情況下通過Segment#enableCustomDictionaryForcing強制生效。
  我們在之前已經(jīng)討論過這個問題，如果你實在需要詞典中的詞被完整的分出來，可以使用此方法來開啟強制分詞。

我們也可以添加詞典

• CustomDictionary主詞典文本路徑是data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt，用戶可以在此增加自己的詞語（不推薦）；也可以單獨新建一個文本文件，通過配置文件CustomDictionaryPath=data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt; 我的詞典.txt;來追加詞典（推薦）。
  緩存

• 始終建議將相同詞性的詞語放到同一個詞典文件里，便于維護和分享。
  特別注意：
  ①通過代碼進行詞語的增刪并不會影響到詞典；
  ②在詞典進行更改后，必須刪除詞典緩存，在下一次載入詞典時更改才會生效；
  ③詞典緩存和詞典在同一目錄下，后綴一般是.bin。有時候是.trie.dat和.trie.value。它們是歷史遺留產(chǎn)物；
  
  現(xiàn)在是時候進入代碼，仔細(xì)觀察了。這是文檔給出的一段代碼：

/**1. 演示用戶詞典的動態(tài)增刪2. 3. @author hankcs*/ public class DemoCustomDictionary {public static void main(String[] args){// 動態(tài)增加CustomDictionary.add("攻城獅");// 強行插入CustomDictionary.insert("白富美", "nz 1024");// 刪除詞語（注釋掉試試） // CustomDictionary.remove("攻城獅");System.out.println(CustomDictionary.add("單身狗", "nz 1024 n 1"));System.out.println(CustomDictionary.get("單身狗"));String text = "攻城獅逆襲單身狗，迎娶白富美，走上人生巔峰"; // 怎么可能噗哈哈！// AhoCorasickDoubleArrayTrie自動機掃描文本中出現(xiàn)的自定義詞語final char[] charArray = text.toCharArray();CustomDictionary.parseText(charArray, new AhoCorasickDoubleArrayTrie.IHit<CoreDictionary.Attribute>(){@Overridepublic void hit(int begin, int end, CoreDictionary.Attribute value){System.out.printf("[%d:%d]=%s %s\n", begin, end, new String(charArray, begin, end - begin), value);}});// 自定義詞典在所有分詞器中都有效System.out.println(HanLP.segment(text));} }

我們通過源代碼查看一下選中的幾個方法：

add(String) : boolean

/*** 往自定義詞典中插入一個新詞（非覆蓋模式）<br>* 動態(tài)增刪不會持久化到詞典文件** @param word 新詞 如“裸婚”* @return 是否插入成功（失敗的原因可能是不覆蓋等，可以通過調(diào)試模式了解原因）*/public static boolean add(String word){if (HanLP.Config.Normalization) word = CharTable.convert(word);if (contains(word)) return false;return insert(word, null);}

insert(String) : boolean

/*** 以覆蓋模式增加新詞<br>* 動態(tài)增刪不會持久化到詞典文件** @param word* @return*/public static boolean insert(String word){return insert(word, null);}

get(String) : Attribute

/*** 查單詞** @param key* @return*/public static CoreDictionary.Attribute get(String key){if (HanLP.Config.Normalization) key = CharTable.convert(key);CoreDictionary.Attribute attribute = dat.get(key);if (attribute != null) return attribute;if (trie == null) return null;return trie.get(key);}

remove(String) : void

/*** 刪除單詞<br>* 動態(tài)增刪不會持久化到詞典文件** @param key*/public static void remove(String key){if (HanLP.Config.Normalization) key = CharTable.convert(key);if (trie == null) return;trie.remove(key);}

源代碼正在研究，考完六級再來補…

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Hanlp之理解用户自定义词典（java版本）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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