HanLP用户自定义词典源码分析详解

1. 官方文档及参考连接

1. 关于词典问题Issue，首先参考：FAQ
2. 自定义词典实际上是基于规则的分词，它的用法参考这个issue
3. 若是有些数量词、字母词须要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，但愿加到主词库
4. 关于词性标注：可参考词性标注

2. 源码解析

分析 com.hankcs.demo包下的DemoCustomDictionary.java 基于自定义词典使用标准分词HanLP.segment(text)的大体流程（HanLP版本1.5.3）。首先把自定义词添加到词库中：

CustomDictionary.add("攻城狮");

CustomDictionary.insert("白富美", "nz 1024");//指定了自定义词的词性和词频

CustomDictionary.add("单身狗", "nz 1024 n 1")//一个词能够有多个词性

 

添加词库的过程包括：

1. 若启用了归一化HanLP.Config.Normalization = true;，则会将自定义词进行归一化操做。归一化操做是基于词典文件 CharTable.txt 进行的。
2. 判断自定义词是否存在于自定义核心词典中

 public static boolean add(String word)

      {

          if (HanLP.Config.Normalization) word = CharTable.convert(word);

          if (contains(word)) return false;//判断DoubleArrayTrie和BinTrie是否已经存在word

          return insert(word, null);

      }

1. 当自定义词不在词典中时，构造一个CoreDictionary.Attribute对象，若添加的自定义词未指定词性和词频，则词性默认为 nz，频次为1。而后试图使用DAT树将该 Attribute对象添加到核心词典中，因为咱们自定义的词未存在于核心词典中，由于会添加失败，从而将自定义词放入到BinTrie中。所以，不在核心自定义词典中的词(动态增删的那些词语)是使用BinTrie树保存的。

 

public static boolean insert(String word, String natureWithFrequency)

      {

          if (word == null) return false;

          if (HanLP.Config.Normalization) word = CharTable.convert(word);

          CoreDictionary.Attribute att = natureWithFrequency == null ? new CoreDictionary.Attribute(Nature.nz, 1) : CoreDictionary.Attribute.create(natureWithFrequency);

          if (att == null) return false;

          if (dat.set(word, att)) return true;

          //"攻城狮"是动态加入的词语. 在核心词典中未匹配到,在自定义词典中也未匹配到, 动态增删的词语使用BinTrie保存

          if (trie == null) trie = new BinTrie<CoreDictionary.Attribute>();

          trie.put(word, att);

          return true;

      }

将自定义添加到BinTrie树后，接下来是使用分词算法分词了。假设使用的标准分词(viterbi算法来分词)：

List<Vertex> vertexList = viterbi(wordNetAll);

分词具体过程可参考：

分词完成以后，返回的是一个 Vertex 列表。以下图所示：

而后根据 是否开启用户自定义词典 配置来决定将分词结果与用户添加的自定义词进行合并。默认状况下，config.useCustomDictionary是true，即开启用户自定义词典。

 if (config.useCustomDictionary)

        {

            if (config.indexMode > 0)

                combineByCustomDictionary(vertexList, wordNetAll);

            else combineByCustomDictionary(vertexList);

        }

combineByCustomDictionary(vertexList)由两个过程组成：

1. 合并DAT 树中的用户自定义词。这些词是从 词典配置文件 CustomDictionary.txt 中加载获得的。
2. 合并BinTrie 树中的用户自定义词。这些词是 代码中动态添加的：CustomDictionary.add("攻城狮")

 

//DAT合并

  DoubleArrayTrie<CoreDictionary.Attribute> dat = CustomDictionary.dat;

  ....

    // BinTrie合并

  if (CustomDictionary.trie != null)//用户经过CustomDictionary.add("攻城狮"); 动态增长了词典

  {

      ....

合并以后的结果以下：

3. 关于用户自定义词典

总结一下，开启自定义分词的流程基本以下：

1. HanLP启动时加载词典文件中的CustomDictionary.txt 到DoubleArrayTrie中；用户经过 CustomDictionary.add("攻城狮");将自定义词添加到BinTrie中。
2. 使用某一种分词算法分词
3. 将分词结果与DoubleArrayTrie或BinTrie中的自定义词进行合并，最终返回输出结果

HanLP做者在HanLP issue783:上面说：词典不等于分词、分词不等于天然语言处理；推荐使用语料而不是词典去修正统计模型。因为分词算法不能将一些“特定领域”的句子分词正确，因而为了纠正分词结果，把想要的分词结果添加到自定义词库中，但最好使用语料来纠正分词的结果。另外，做者还说了在之后版本中不保证继续支持动态添加自定义词典。以上是阅读源码过程当中的一些粗浅理解，仅供参考。

 

文章转载自hapjin 的博客