文章目录前言一、什么是星际译王？二、星际译王的特点三、需要的素材四、开整第一步：安装文本编辑器。第二步：安装StarDict3.0.1.2。第三步：安装stardict-editor.exe。第四步：iconv.dll也同上。第五步：做个测试文本。第三行一定要是空行，否则会出错。第六步：打开stardict-editor.exe，打开Edit页面，点击Open按钮。选择D盘的测试文件夹中的测试文
# 实现“hanlp 自定义词典”教程
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 下载hanlp
下载hanlp --> 加载自定义词典
加载自定义词典 --> 完成
```
## 2. 步骤
| 步骤 | 操作 | 代码示例
文章目录如何阅读本文？Hanlp用户自定义词典引用简介操作步骤环境创建编辑词典文件将用户自定义词典路径加入配置文件删除缓存文件 如何阅读本文？首先我们对Hanlp用户词典进行简介，推荐首先阅读链接文章，它是本文的第一来源；环境配置方面分为几个步骤，每个需要动手操作的步骤都用黑体加粗显示，依据这些步骤你完全可以将用户自定义词典创建完成，但是我们建议将分析部分仔细看一看，加深理解；对每一个步骤出现的
对于词典，直接加载文本会很慢，所以HanLP对于文本文件做了一些预处理，生成了后缀名为.txt.bin的二进制文件。 这些二进制文件相当于缓存，避免了每次加载去读取多个文件。 通过这种txt和bin结合的方式，HanLP一方面方便用户编辑查看词典，另一方面bin方便加载，这种方式可谓是兼二者之长，设计上堪称典范。打开hanlp的data目录data\dictionary\custom，删除所有的.
1 jiebajieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：
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2024-01-03 15:50:29
155阅读
# hanlp 自定义词典更新实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现"hanlp 自定义词典更新"。下面是整个流程的详细步骤：
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 加载自定义词典文件 |
| 2. | 创建自定义词典 |
| 3. | 添加自定义词条 |
| 4. | 保存自定义词典 |
| 5. | 更
### Spring Boot中使用HanLP自定义词典
#### 简介
在Spring Boot应用中使用HanLP自定义词典，可以有效地提高中文分词的准确性和效果。自定义词典可以用于补充HanLP默认词典中没有的个性化词汇，以满足特定应用场景的需求。
#### 步骤
下面是整个流程的步骤，可以使用表格来展示：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入H
原创
2023-07-20 22:15:10
591阅读
1评论
# SpringBoot HanLP 自定义词典实现流程
作为经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在SpringBoot中使用HanLP自定义词典。下面是整个实现流程的详细步骤：
```mermaid
journey
title SpringBoot HanLP 自定义词典实现流程
section 创建SpringBoot项目
section 添加HanLP依赖
section
原创
2023-09-08 06:45:58
234阅读
# HanLP 动态自定义词典的探秘
在自然语言处理（NLP）领域，分词是基础而又重要的任务之一。尤其是在中文处理上，由于字和词的关系较为复杂，使用一个好的分词工具显得尤为重要。HanLP 是一个强大的自然语言处理工具包，其中的动态自定义词典功能能够让开发者方便地进行词汇扩展，以更好地适应特定领域的需求。
## 什么是动态自定义词典？
动态自定义词典是指在分词过程中，用户可以根据需要实时添加
# 在 HanLP 中使用自定义词典
HanLP 是一个强大的自然语言处理工具，广泛应用于中文文本的分词、词性标注、命名实体识别等任务。虽然 HanLP 提供了很高的准确率，但在某些领域，例如医疗、法律或行业术语中，默认词典可能无法涵盖特定的专业词汇。因此，使用自定义词典就显得尤为重要。在本文中，我们将探讨如何在 HanLP 中使用自定义词典，以及实现这一功能的步骤和示例代码。
## 什么是自
前言自然数据处理里很重要的一环节就是中文分词，它指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。而中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。什么是词在基于词典的中文分词中，词的定义要现实得多：词典中的字符串就是词。 根据 齐夫定律：一个单词的词频与它的词频排名成反比。 即二八原理，20%的词用于80%的场景中，所以词典分词还是可行的。切分算法常见的基于词典的分词
安装全自动：easy_install jieba 或者 pip install jieba 或者pip3 install jieba手 动：jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录半自动：下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/、解压、运行python setup.py install算法基于统计词典，构造前缀词典；基于前缀词典对句子进行
HanLP用户自定义词典源码分析1. 官方文档及参考链接关于词典问题Issue，首先参考：FAQ自定义词典其实是基于规则的分词，它的用法参考这个issue如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库关于词性标注：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
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2023-10-31 13:17:09
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如果配置好分词，它会智能分词，对于一些特殊的词句，可能不会分成你想要的词 比如这么一句话，“清池街办新庄村”，配置好分词后，会有如下的结果： 分词后的结果，并没有你想要的“清池街办新庄村”的这个词，这种情况就需要配置自定义的扩展词库了。扩展词库的配置很简单,具体步骤如下：1.前提是你要先配置好分词，分词的配置在上一篇博客中写到搜索引擎solr系列—solr分词配置
2.然后找到你的运行sol
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2023-12-07 12:20:41
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下面给大家介绍一下如何打造自己的coreseek分词词库。 coreseek自身带的词库不是很大，直接使用它分词可能会返回大量没用结果。要想搜索结果准确打造一个专门的分词 词库必不可少。i. 首先到搜狗http://pinyin#sogou#com/dict/下载你要的词库ii. 因为下载回来的词库不是文本文件我们不能直接使用，所以要先转换成文本文件。网上找一个搜狗转 google的小工具，用它把
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）#Windo
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2023-10-19 10:43:54
244阅读
# Hanlp动态添加自定义词典实现流程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"hanlp动态添加自定义词典"。在本文中，我将为你详细介绍这个过程，并给出每一步所需的代码和解释。
## 整体流程
下面是实现"hanlp动态添加自定义词典"的整体流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入Hanlp库 |
|
原创
2023-12-12 08:49:32
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Hanlp自定义字典（文件） java1.idea需要更改的地方 位置： Hanlp.properties文件要放在resources目录下 然后更改hanlp.properties文件内容，如下：第一，root这里填写的目录是你解压后的data文件的目录（我的就是在D：/hanlp/data） 第二：customDictionary这里去掉上面圈起来的字典，然后加上自己的字典文件 最后截图如下：
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2023-07-12 16:22:04
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# Spring Boot HanLP 自定义词典
## 简介
在自然语言处理（NLP）领域，词典是非常重要的一部分。词典用于词法分析、分词以及其他语言处理任务。HanLP 是一款优秀的自然语言处理工具包，而Spring Boot 是开发Web应用和微服务的理想选择。本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用HanLP自定义词典。
## HanLP 简介
HanLP 是一款由人民日报
原创
2023-08-16 16:35:21
201阅读
作者：李德辉
和奥普迪方的第一次谈话后决定把重心完全放到词典应用上了，目前的电子词典有很多不尽人意的地方。
目前存在的问题可以这样总结一下：
1.词典格式不良好
金山词霸将意思解释在前边，12345...，例子又全部在后边，你无法知道哪一个例子是对哪一个解释的。而且解释的也很不全，比如一个词有多个词性，adj,n一般会只解释最常用的。
2.多本词
