👍🎉 首先，感谢花时间改进HanLP 🎉👍
自然语言处理本来是一个小众的圈子，综合了多个交叉学科的领域知识。不但需要较深的数学基础，还需要实现复杂算法的工程能力，并且语言学知识也不可或缺。 HanLP作为一个开源自由的项目，初衷是降低上述理论门槛，普及统计自然语言处理到生产环境中去。即使只是一个抛砖引玉的项目，也有其坚持的东西。
为什么走统计自然语言处理的方向？因为“人工规则”“评分公式”过于主观而死板，无法处理灵活的语言现象。汉语言优美而含蓄的语义蕴含在海量的语料中，需要通过灵活的模型与高效的算法去捕捉，而不是僵硬的规则去生搬硬套。而且任何语言都是随着时间不断发展的生命体，融合了所有使用者的集体智慧，没有万能公式，只能以数据驱动的方式建模分析。很高兴最初的想法得到了越来越多的赞同，有越来越多的公司和个人开始关注语料库建设，开始转型到统计模型。
HanLP核心代码几乎全部配有注释和附属说明文档。衷心希望第一次接触自然语言处理的工程师，也能看懂代码的关键，并最终参与开源，一起完善这个不完美的小项目。
HanLP所有代码和文章都注明了大量的论文引用，一些第三方代码也保留了全部署名。希望大家尊重提出了该算法的学者老师、实现了该算法的开源作者。HanLP能在这些研究成果上改进算法，大家能在HanLP上做商业应用，归根结底全是他们的功劳。也希望借此激发大家对底层算法的兴趣，了解原理才能评估一项技术的优缺点、选择最适合的技术。
世界上有很多开源项目，但按照目的而言只有两种：
1. 有商业目的的开源项目
- 背后主要由商业公司支撑，雇佣全职员工参与开发，目的（就算不是主要目的，至少也有部分意愿）是推广行业标准（TensorFlow）、测试公司产品（Fedora）、汲取社区智慧改进产品（OpenJDK）、低价倾销后续收费（一些国产“开源”软件如Discuz）……
- 这类开源产品大部分影响深远，具有改变行业的力量。既达成了企业的商业目的，又造福了所有用户。
2. 以兴趣主导的开源项目
- 无商业公司支撑，没有任何商业目的。多源于某个黑客的一时兴起，“在座的工具都不好用，为什么不自己造一个呢”。或者源于史蒂夫·沃兹尼克“做出好东西就应该让更多的人使用”那种朴素的利他主义。再者就是实验学习性质的作品，在维护作品的同时得到成长。
- 这类开源项目虽然缺少资金人力，但不乏闪光之作，伟大如Linux自不必说，小领域的如鸣谢中列举的那些接地气的项目同样精彩。
毫无疑问，HanLP是属于后者的，完全基于兴趣，无商业支持，专注一个小众领域，希望做到极致。即使现在做的还不好，也在往好的方向前进。
目前开源项目缺乏高质量的语料支撑，HanLP主要使用的2014人民日报语料也不例外，其中含有不少错误。这些错误不可能靠一个人的力量排除，只能靠众人合力校对。这是当时决定开源的一个重要原因，希望看到这条信息的人都能参与进来。不要仅仅伸手下载打包好的data.zip，而应该fork一份并git clone https://github.com/YourName/HanLP.git。遇到分词不准的时候，随时调整模型，随时把补丁push到开源版本库，随时从开源版本库pull他人的补丁。这才是开源项目应有的运作方式，也是HanLP与其他项目最大的不同。
- 回答issue区的问题，参与讨论，提出批评与建议
- 参与《开发计划》中的短期project
- 为HanLP添加注释
- 为HanLP编写测试用例
- 为HanLP编写拓展插件
- 开发高级功能，给大家露一手
- 写文章分享你使用HanLP的经验，做了什么样的应用
- 向其他朋友推荐统计自然语言处理与HanLP
- 校对词库，调整模型
- 捐献语料（分词标注语料、领域词库等）
再次对你的贡献表示感谢，开源事业因你的参与而更加美好！