动态自定义词典

[guyuexue]

saas云平台使用，每个客户都有自己的自定义词典，需要在每次分词过程中将客户的自定义词典传入分词方法。实现针对不同客户的不同分词效果。
分词的配置也是如此。

[hankcs]

好想法，just do it

[guyuexue]

什么时候打算实现？

[cavities]

要是有一个 Map<Integer,Dictorary> 用来存放增量的字典 然后 match时候match俩次就行了，不过会带来的就是性能下降一些些

[guyuexue]

目前我是用本身的动态自定义词典作为基础，建了一个新的词典（这个词典只能在代码里面加入词），然后在分词方法中传入该词典，在处理全局用户词典后同步再处理下动态自定义词典。

[hankcs]

感谢您对HanLP1.x的支持，我一直为没有时间回复所有issue感到抱歉，希望您提的问题已经解决。或者，您可以从《自然语言处理入门》中找到答案。

时光飞逝，HanLP1.x感谢您的一路相伴。我于东部标准时间2019年12月31日发布了HanLP1.x在上一个十年最后一个版本，代号为最后的武士。此后1.x分支将提供稳定性维护，但不是未来开发的焦点。

值此2020新年之际，我很高兴地宣布，HanLP2.0发布了。HanLP2.0的愿景是下一个十年的前沿NLP技术。为此，HanLP2.0采用TensorFlow2.0实现了最前沿的深度学习模型，通过精心设计的框架支撑下游NLP任务，在海量语料库上取得了最前沿的准确率。作为第一个alpha版本，HanLP 2.0.0a0支持分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义依存分析以及文本分类。而且，这些功能并不仅限中文，而是面向全人类语种设计。HanLP2.0提供许多预训练模型，而终端用户仅需两行代码即可部署，深度学习落地不再困难。更多详情，欢迎观看HanLP2.0的介绍视频，或参与论坛讨论。

展望未来，HanLP2.0将集成1.x时代继承下来的高效率务实风范，同时冲刺前沿研究，做工业界和学术界的两栖战舰，请诸君继续多多指教，谢谢。