hanlp提高自定义词典优先级

最新推荐文章于 2025-11-17 13:35:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-17 13:35:33 发布 · 2.1k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

大数据基础专栏收录该内容

7 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用自定义词典的短文本分词方法，通过启用组织和地名识别功能，提高了分词的准确性和效率。

Segment shortestSegment = new NShortSegment().enableCustomDictionary(true).enableCustomDictionaryForcing(true).enablePlaceRecognize(true).enableOrganizationRecognize(true);
List<Term> termList = shortestSegment.seg(text);
        ```

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

fall_hat

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Hanlp之理解用户自定义词典（java版本）

BATP2516的博客

09-18

5354

首先说明，由于本人水平有限，文章纰漏以及不妥之处还请指出，不胜感激；理解hanlp中用户自定义词典（java）什么是hanlp用户自定义字典？为什么要有用户自定义词典？在Hanlp分词中，不管是标准分词器、NLP分词器还是索引分词器都不可能准确的将我们希望的结果词语分出来，尤其是我们平常用到的自定义名词或者流行语，比如：“印象笔记”、“奥利给”等，分析语句一长，分词准确性还会继续下降，这时就需要我们利用用户自定义词典，来进行这些词语的记录，方便分词器依据用户词典来进行分词，提高准确度。用户

HanLP：pyhanlp python中文分词，以及加入自定义词典

lzbmc的博客

05-10

8852

fw = open(HanLP_save_path, 'w', encoding='utf-8') # 分词结果保存 with open(origin_path, 'r', encoding='utf-8') as fr: # 需要分词的文档 for line in fr: line = line.strip() word_list = HanLP...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

自定义词典匹配优先级_Hanlp配置自定义词典遇到的问题与解决方法

weixin_39776787的博客

12-03

866

本文是整理了部分网友在配置hanlp自定义词典时遇到的一小部分问题，同时针对这些问题，也提供另一些解决的方案以及思路。这里分享给大家学习参考。要使用hanlp加载自定义词典可以通过修改配置文件hanlp.properties来实现。要注意的点是: 1.root根路径的配置: hanlp.properties中配置如下: #本配置文件中的路径的根目录，根目录+其他路径=完整路径（支持相对路径） #W...

pyhanlp添加自定义词典强制优先自定义词典分词

Eadon999

11-15

4405

自定义词典 自定义词典有多种添加模式，首先是展示的一个小例子，展示了词汇的动态增加与强行插入，删除等。一、代码方式插入 from pyhanlp import * text = "攻城狮逆袭单身狗，迎娶白富美，走上人生巅峰" # 怎么可能噗哈哈！ print(HanLP.segment(text)) CustomDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp...

HanLP中文自然语言处理库深度解析与实战应用

最新发布

weixin_42560991的博客

11-17

349

回顾整篇文章，我们从分词讲到情感分析，一路走下来，你会发现 HanLP 不只是一个“拿来就能用”的工具包，更是一种工程思维的体现。它没有盲目追随深度学习热潮，而是在准确率、速度、可维护性之间找到了绝佳平衡。它允许你插拔式地组合功能，也鼓励你用自己的数据去增强系统。更重要的是，它教会我们一个道理：最好的NLP系统，往往是“笨办法”和“巧办法”的结合体。就像HanLP所做的那样：- 用词典保证高频词准确；- 用统计模型捕捉语言规律；- 用规则处理边界情况；

java应用集成HanLP进行中文自然语言分词详细完整案例以及demo源码

峡谷电光马仔的博客

01-03

1万+

java应用集成HanLP进行中文自然语言分词详细完整案例以及demo，什么是自然语言，什么是自然语言分词及例子，实现自然语言分词的一些框架，hanLP介绍以及优点，java应用程序集成hanLP实现自然语言分词，面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎，目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP具备功能完善、精度准确、性能高效、语料时新、架构清晰、可自定义的特点

java hanlp自定义词典

Eadon999

12-03

1919

import com.hankcs.hanlp.HanLP; import com.hankcs.hanlp.seg.Segment; /** * @Auther: Don * @Date: 2019/12/110:17 * @Description: */ public class HanlpSegmentCustom { private Segment SEGMENT; ...

Hanlp优先级

weixin_41369152的博客

07-10

109

java调用Hanlp分词器获取词性；自定义词性字典

zhaofuqiangmycomm的博客

01-05

3264

三、到这基本的分词及词性已经获取到了，但是又发现这样得到的词性都是固定的，像我输入的这段话"请问怎么哪家公司有边缘计算相关的项目?"中，"边缘计算"被分成了"边缘"（n-名词）、"计算"（v-动词）,但是业务需求是"边缘计算"属于某些项目的业务标签，定义在系统的字典表中，这时就要自定义hanlp的词性了。查了一些文章，基本都是导入一个自定义的txt文件，文件中定义词及词性，但是我这里是通过maven引用的hanlp包，而且自定义的词性也不是固定的，而是从系统的字典表中动态读取的。

【python,hanlp】pyhanlp分词如何加入自定义词典

...

01-30

2343

step1：首先找到pyhanlp的安装位置这里分两种情况： 1、安装位置在虚拟环境 E:\apps\Anaconda3\envs\dome\Lib\sitepackages\pyhanlp\static\data\dictionary\custom envs文件夹下面存放的就是python编译器所有的虚拟环境列表，这里我使用的是dome虚拟环境，按照这种格式”虚拟环境->Lib->site-packages->pyhanlp->static->data->dicti

基于Hanlp--词典分词：切分算法

wujx0321的专栏

04-06

1180

1 词典加载 from pyhanlp import * def load_dictionary(): """ 加载Hanlp中的Mini词库：return:一个set形式的词库 """ IOUtil = JClass('com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil') path = HanLP.Config.CoreDi...

kangle代理服务器限制客户端使用时间

weixin_33816821的博客

05-12

367

由于部分原因，公司要求一部分机器，在上午这段时间是可以上网的，而下午是不能上外网的。为了达到这个要求，有很多的方法可以实现。因为最近一直在使用kangle的软件，所以就用kangle的软件来实现此功能。有关kangle的软件，我在此前的文章介绍过了，特别是web服务器这块介绍的比较多一些，代理服务器相对来说比较少一些，而kangle的官网对这方面的资...

【Java学习笔记三】使用自定义词典进行Hanlp分词

weixin_41907410的博客

04-23

3475

如果使用maven直接配置Hanlp的话，没找到可以使用自定义词典的方法，所以导入hanlp-1.7.2.jar包进行配置。 1.下载jar、data、hanlp.properties。下载地址 2.在hanlp.properties中修改root地址，为data包的上一级目录。 3.按照java提示将hanlp.properties放到项目相应位置。 4.在\data\dictionary\cu...

HanLP分词+用户自定义词典

热门推荐

GreatXiang888的博客

01-14

1万+

文章目录1. 分词重要性2. 词典说明2.1 CustomDictionary2.2 追加词典前面谈到分词： HanLP安装与使用-python版和java版 pynlpir中文分词+加载用户自定义词典我比较喜欢用HanLP，它的粒度刚刚好。 pynlpir太细了，词全切开了。 1. 分词重要性分错了可不好搞。资料： demo_custom_dictionary.py - github...

solr hanlp配置动态加载自定义词库

axegrgv的博客

11-03

1090

solr hanlp配置动态加载自定义词库。hanlp动态加载自定义词库

自定义词典匹配优先级_基于规则词典的中文分词

weixin_39606799的博客

12-03

741

中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。基于词典规则的中文分词简单来说就是将中文文本按照顺序切分成连续词序，然后根据规则以及连续词序是否在给定的词典中来决定连续词序是...

Java分词器比较（ansj、hanlp、ik）

Mr_Chp的博客

08-25

4018

Ansj和hanlp均基于自然处理语言，分词准确度高，活跃度来讲hanlp略胜一筹。

如何自定义分词词典

03-08

<think>嗯，用户问的是如何自定义分词词典。首先，我得理解分词词典是什么。分词在自然语言处理中很重要，特别是中文这种没有空格分隔的语言。用户可能是在做文本处理，比如搜索、情感分析，遇到了分词不准确的问题，需要自定义词典来提高准确性。接下来，我需要考虑不同的工具或库，比如jieba、HanLP、LTP等，因为不同工具的自定义方法可能不同。用户可能对这些工具不太熟悉，所以需要分步骤说明。比如jieba的话，用户可以通过添加词语到词典文件，或者用add_word方法动态添加。而HanLP可能需要修改配置文件或者使用自定义字典路径。还要提到注意事项，比如词典的格式，通常是词语、词频、词性，但不同工具可能有差异。另外，用户可能不知道自定义词典后需要重新加载或者重新初始化模型，这点需要提醒。还有，处理新词可能需要结合其他方法，比如调整模型参数或者训练新模型。要确保用户知道词典的局限性，比如无法解决所有分词问题，可能需要综合策略。还要考虑用户的使用场景，比如是在编程中实时添加词语，还是通过文件批量导入。可能需要给出具体的例子，比如代码片段，这样用户更容易理解。同时，注意不同版本的库可能有不同的方法，需要确保信息是最新的。最后，总结一下步骤，确保结构清晰，用户能一步步跟着操作。可能还需要检查是否有遗漏的工具，比如spaCy或者其他库，但常见的中文分词工具主要是jieba、HanLP这些，所以应该覆盖主要的几个。</think>自定义分词词典是优化中文分词效果的重要手段，可有效提升专有名词（如品牌名、专业术语）的识别准确率。以下是主流工具的实现方法及注意事项：一、常用工具实现方法 1. Jieba分词 - 文件方式：创建词典文件（如`user_dict.txt`），每行格式为`词语词频词性` ```python import jieba jieba.load_userdict("user_dict.txt") # 加载自定义词典 ``` - 动态添加： ```python jieba.add_word('量子纠缠', freq=2000, tag='n') # 强制设置高频词 jieba.del_word('不存在的词') # 删除误分词 ``` 2. HanLP ```python from pyhanlp import * CustomDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary") CustomDictionary.add('神经网络') # 添加新词 CustomDictionary.insert('自然语言处理', 'n 1024') # 带词性和频次 ``` 3. LTP（哈工大）需创建`*.lexicon`文件，运行时指定： ```python from ltp import LTP ltp = LTP(lexicon_path='custom.lexicon') # 加载自定义词典 ``` 二、词典格式规范 1. 基础格式：`词语 [词频] [词性]`（词频和词性为可选） 2. 特殊符号处理：需转义处理如`C\+\+` 3. 编码要求：统一使用UTF-8无BOM格式三、优化策略建议 1. 高频词设置：专业术语应设置高于默认阈值（如jieba默认词频300） 2. 组合优化：结合`jieba.suggest_freq(('中','美'), tune=True)`调整组合词概率 3. 版本适配：HanLPv3+推荐使用`CustomDictionary.add`代替传统文件方式四、注意事项 1. 加载顺序：自定义词典需在初始化分词器前加载 2. 热更新问题：部分工具（如HanLP）需要重启服务才能生效 3. 冲突处理：当多个词典存在相同词条时，加载顺序决定优先级 五、验证方法 ```python text = "这是一条包含自定义词的测试语句" print(jieba.lcut(text)) # 查看实际分词效果 ``` 建议配合使用词性标注和未登录词识别功能，可进一步提升专有名词识别效果。对于专业领域（如医疗、法律），建议收集至少5000条领域文本优化词典。