关于添加自定义词典分词与词性标注问题

[Helen0804]

当前最新版本号是：
我使用的版本是：HanLP1.3.2

我的问题

在词性标注中，我们使用了用户自定义词典，发现自定义词典中的大部分词语能按用户自定义记号进行标注，而存在少部分词语无法按自定义标注进行词性标注。

复现问题

如：用户添加自定义词典userdict.txt 存在如下几个词语：
性别 sex
男 man
女 woman
故意伤害罪 anyou

其中，“性别”、“男”、“女”这三个词可以按自定义词典的标注进行标注，结果为 ：性别/sex、男/man、女/ woman，而“ 故意伤害罪”这个词语词性标注为“nt”,结果为：故意伤害罪/nt。

期望输出

我们的期望输出是：
性别 / sex
男 /man
女 /woman
故意伤害罪/ anyou

[hankcs]

词条必须含有词频
请仔细阅读文档：https://github.com/hankcs/HanLP#基本格式

[Helen0804]

我们也试过加词频的，结果还是未按自定义标注标注出来。请问用户自定义词典词频设置有什么要求吗？

[hankcs]

还必须删缓存，必须配路径。有问题第一步 HanLP.Config.enableDebug(true); 大部分情况都是路径不对，根本没加载。少数情况是JDK版本不支持反射词性（可能性很小，JDK1.6到1.8都支持）。

如果实在不知道出什么问题了，就用代码加。

    CustomDictionary.insert("故意伤害罪", "anyou 1");
    System.out.println(HanLP.segment("故意伤害罪"));

[ghost]

我用下来好像自定义词典仍然不是优先，代码如下：

    CustomDictionary.insert("龙一");
    CustomDictionary.insert("龙二");
    CustomDictionary.insert("龙三");
    CustomDictionary.insert("第一创业");
   CustomDictionary.insert("浙商证券");
   CustomDictionary.insert("国元证券");

title = "券商板块开盘急速拉升，龙一第一创业涨4%，龙二浙商证券、龙三国元证券跟涨";

HanLP.segment(title)的结果是
[券商/nnd, 板块/n, 开盘/vi, 急速/z, 拉/v, 升/v, ，/w, 龙一/nz, 第一创业/nz, 涨/vi, 4/m, %/nx, ，/w, 龙二/nz, 浙商证券/nz, 、/w, 龙三国/nr, 元/q, 证券/nis, 跟/p, 涨/vi]

NLPTokenizer.segment(title)的结果是
[券商/nnd, 板块/n, 开盘/vi, 急速/z, 拉/v, 升/v, ，/w, 龙一/nz, 第一创业/nz, 涨/vi, 4/m, %/nx, ，/w, 龙二/nz, 浙商证券/nz, 、/w, 龙三国元证券/nt, 跟/p, 涨/vi]

这者都没有正确将“龙三”、“国元证券”识别。

是否有我不知道的设置？

[qiuwei]

@Chuongwang 你强制按照自定义词典切分了吗?

[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。