<think>好的，我现在需要回答用户的问题：“
hanlp不是读取pdf分词嘛”。用户可能误解了
HanLP的功能，认为它可以直接读取PDF文件进行分词。首先，我需要澄清
HanLP的主要功能，它是一个自然语言处理工具包，擅长中文分词、词性标注、命名实体识别等，但本身并不直接处理PDF文件。接下来，我需要解释如何将PDF内容转换为文本，然后再使用
HanLP进行分词。
首先，用户可能已经知道OCR处理图片中的文本，但转到PDF时可能不清楚步骤。需要分步骤说明：PDF处理分为提取文本和分词两部分。
HanLP负责分词，而PDF的文本提取需要其他工具，比如Apache PDFBox或iText。
然后，我需要提供具体的
Java代码示例，展示如何用PDFBox提取PDF文本，再用
HanLP进行分词。代码需要包括读取PDF文件、提取文本、处理可能的乱码，以及调用
HanLP的API进行分词的完整流程。同时，要注意异常处理和编码问题，确保文本正确读取。
另外，用户可能对处理中文PDF时的编码问题感兴趣，需要提到如何处理乱码，比如指定正确的字符编码，或者处理某些特殊字符。此外，还可以提到优化分词效果的方法，比如
自定义词典和去除空白字符。
最后，总结整个流程，强调
HanLP不处理PDF读取，但可以与其他库结合使用，并提出相关问题供用户进一步思考。</think>### ✅
HanLP 本身不直接读取 PDF，但可对 PDF 提取的文本进行分词
#### 1. **核心流程**
1. **PDF文本提取**：使用工具（如 Apache PDFBox、iText）从 PDF 中提取原始字符串
2. **分词处理**：将提取的文本传给
HanLP 进行中文分词
3. **后处理优化**：清理乱码、拼接分词结果、提取结构化信息
---
### 🧩
Java 示例代码（PDF 提取 +
HanLP 分词）
#### 1. **
添加依赖**（Maven）
```xml
<!-- PDFBox 提取 PDF 文本 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.pdfbox</groupId>
<artifactId>pdfbox</artifactId>
<version>2.0.27</version>
</dependency>
<!--
HanLP 中文分词 -->
<dependency>
<groupId>com.hankcs</groupId>
<artifactId>
hanlp</artifactId>
<version>portable-1.8.9</version>
</dependency>
```
#### 2. **完整代码**
```
java
import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;
import com.hankcs.
hanlp.
HanLP;
import com.hankcs.
hanlp.seg.common.Term;
import
java.io.File;
import
java.io.IOException;
import
java.util.List;
public class PdfSegmenter {
public static void main(String[] args) {
try {
// 1. 读取 PDF 文件
File file = new File("example.pdf");
PDDocument document = PDDocument.load(file);
// 2. 提取 PDF 文本
PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
String rawText = stripper.getText(document);
document.close();
// 3. 清理乱码（可选）
rawText = rawText.replaceAll("[\\s\\u3000]+", " ").trim(); // 替换全角空格等
// 4.
HanLP 分词
List<Term> terms =
HanLP.segment(rawText);
// 5. 输出分词结果
System.out.println("分词结果：");
for (Term term : terms) {
System.out.print(term.word + " ");
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
```
---
### 🧠 分词优化技巧（针对 PDF 场景）
#### 1. **处理 PDF 乱码**
```
java
// 替换 PDF 提取的异常字符（如乱码、多余空格）
String cleanText = rawText
.replaceAll("[\\s\\u3000\\u00A0]+", " ") // 替换全角空格、不换行空格
.replaceAll("[^\\u4e00-\\u9fa5\\w\\s\\p{P}]", ""); // 移除非中文/字母/标点
```
#### 2. **
自定义词典（提升专有名词识别）**
```
java
// 加载
自定义词典（需提前准备 custom_dict.txt）
HanLP.Config.CustomDictionaryPath = new String[]{"custom_dict.txt"};
List<Term> terms =
HanLP.segment(cleanText);
```
#### 3. **结合正则提取结构化信息**
```
java
// 示例：从 PDF 分词结果中提取金额
Pattern amountPattern = Pattern.compile("¥[\\d,]+\\.?\\d*");
Matcher matcher = amountPattern.matcher(cleanText);
if (matcher.find()) {
System.out.println("发票金额：" + matcher.group());
}
```
---
### 🛠️ PDF 提取工具对比
| 工具 | 优势 | 劣势 |
|---------------|-------------------------------|-----------------------|
| **PDFBox** | 开源、轻量、支持文本提取 | 复杂排版处理较差 |
| **iText** | 精准提取文本（需商业授权） | 免费版功能受限 |
| **Apache Tika** | 支持多格式（PDF/Word/Excel） | 依赖外部库 |
---
### 📌 实际应用示例
#### 场景：发票 PDF 提取关键字段
```
java
// 提取发票代码
Pattern invoiceCodePattern = Pattern.compile("发票代码[:：]\\s*(\\d+)");
Matcher matcher = invoiceCodePattern.matcher(cleanText);
if (matcher.find()) {
System.out.println("发票代码：" + matcher.group(1));
}
```
---
###
本文介绍了在使用hanlp时遇到自定义词典无法生效的问题，分析了可能的原因，包括未删除custom文件夹下的bin文件、hanlp.properties配置错误、字典文件编码非utf-8、未正确设置CustomDictionaryPath以及词典内存在空格等，并提供了解决方案和测试程序的参考链接。
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