pyhanlp 停用词与用户自定义词典

hanlp的词典模式

之前我们看了hanlp的词性标注，现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了，首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集。

其核心词典形式如下：

自定义词典

自定义词典有多种添加模式，首先是展示的一个小例子，展示了词汇的动态增加与强行插入，删除等。更复杂的内容请参考后边的第二段代码。

简单的例子

from pyhanlp import *

text = "攻城狮逆袭单身狗，迎娶白富美，走上人生巅峰"  # 怎么可能噗哈哈！

print(HanLP.segment(text))

CustomDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary")

CustomDictionary.add("攻城狮")  # 动态增加

CustomDictionary.insert("白富美", "nz 1024")  # 强行插入

#CustomDictionary.remove("攻城狮"); # 删除词语（注释掉试试）

CustomDictionary.add("单身狗", "nz 1024 n 1")

# 展示该单词词典中的词频统计 展示分词

print(CustomDictionary.get("单身狗"))

print(HanLP.segment(text))

# 增加用户词典,对其他分词器同样有效

# 注意此处,CRF分词器将单身狗分为了n 即使单身狗:"nz 1024 n 1"

CRFnewSegment = HanLP.newSegment("crf")

print(CRFnewSegment.seg(text))

袭, 单身狗, ，, 迎娶, 白富美, ，, 走上, 人生, 巅峰]

nz 1024 n 1

[攻城狮, 逆袭, 单身狗, ，, 迎娶, 白富美, ，, 走上, 人生, 巅峰]

[攻城, 狮逆袭, 单身狗, ，, 迎娶, 白富美, ，, 走, 上, 人生, 巅峰]

复杂的例子

""" 演示自定义词性,以及往词典中插入自定义词性的词语

    !!!由于采用了反射技术,用户需对本地环境的兼容性和稳定性负责!!!

TO-DO

如果使用了动态词性之后任何类使用了switch(nature)语句,必须注册每个类

"""

# 对于系统中已有的词性,可以直接获取

Nature = JClass("com.hankcs.hanlp.corpus.tag.Nature")

pc_nature = Nature.fromString("n")

print(pc_nature)

# 此时系统中没有"电脑品牌"这个词性

pc_nature = Nature.fromString("电脑品牌")

print(pc_nature)

# 我们可以动态添加一个

pc_nature = Nature.create("电脑品牌");

print(pc_nature)

# 可以将它赋予到某个词语

LexiconUtility = JClass("com.hankcs.hanlp.utility.LexiconUtility")

LexiconUtility.setAttribute("苹果电脑", pc_nature)

# 或者

LexiconUtility.setAttribute("苹果电脑", "电脑品牌 1000")

# 它们将在分词结果中生效

term_list = HanLP.segment("苹果电脑可以运行开源阿尔法狗代码吗")

print(term_list)

for term in term_list:

    if term.nature == pc_nature:

        print("找到了 [{}] : {}\n".format(pc_nature, term.word))

# 还可以直接插入到用户词典

CustomDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary")

CustomDictionary.insert("阿尔法狗", "科技名词 1024")

StandardTokenizer = JClass("com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer")

StandardTokenizer.SEGMENT.enablePartOfSpeechTagging(True)  # 依然支持隐马词性标注

term_list = HanLP.segment("苹果电脑可以运行开源阿尔法狗代码吗")

print(term_list)

n

None

电脑品牌

[苹果电脑/电脑品牌, 可以/v, 运行/vn, 开源/v, 阿尔法/nrf, 狗/n, 代码/n, 吗/y]

找到了 [电脑品牌] : 苹果电脑

[苹果电脑/电脑品牌, 可以/v, 运行/vn, 开源/v, 阿尔法狗/科技名词, 代码/n, 吗/y]

关于自定义词典的说明（原作者的原文）

说明

CustomDictionary是一份全局的用户自定义词典，可以随时增删，影响全部分词器。另外可以在任何分词器中关闭它。通过代码动态增删不会保存到词典文件。

中文分词≠词典，词典无法解决中文分词，Segment提供高低优先级应对不同场景，请参考FAQ。

追加词典

CustomDictionary主词典文本路径是data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt，用户可以在此增加自己的词语（不推荐）；也可以单独新建一个文本文件，通过配置文件CustomDictionaryPath=data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt; 我的词典.txt;来追加词典（推荐）。

始终建议将相同词性的词语放到同一个词典文件里，便于维护和分享。

词典格式

每一行代表一个单词，格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ... 如果不填词性则表示采用词典的默认词性。

词典的默认词性默认是名词n，可以通过配置文件修改：全国地名大全.txt ns;如果词典路径后面空格紧接着词性，则该词典默认是该词性。

在统计分词中，并不保证自定义词典中的词一定被切分出来。用户可在理解后果的情况下通过Segment#enableCustomDictionaryForcing强制生效。

关于用户词典的更多信息请参考词典说明一章（请看本文最后）。

停用词

关于停用词，我同样先给出了一个简单的例子，你可以使用这个例子来完成你所需要的功能。要注意的一点是，因为java中的类所返回的数据类型与Python不统一，所以当你使用不同的函数的时候，一定要先检查输出结果在Python中的类型，不然可能会出现意想不到的问题。

假如你想了解更多，可以看第二个更复杂的例子。

简单的例子

# 使用停用词的简单例子

text = "小区居民有的反对喂养流浪猫"

CRFnewSegment = HanLP.newSegment("crf")

term_list = CRFnewSegment.seg(text)

# BasicTokenizer = SafeJClass("com.hankcs.hanlp.tokenizer.BasicTokenizer")

# term_list = BasicTokenizer.segment(text)

CoreStopWordDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary")

CoreStopWordDictionary.apply(term_list)

HanLP.Config.ShowTermNature = False

print(term_list)

print([i.word for i in term_list])

[小区, 居民, 反对, 养, 流, 浪, 猫]

['小区', '居民', '反对', '养', '流', '浪', '猫']

复杂的例子

# 停用词

# 在import pyhanlp之前编译自己的Java class，并放入pyhanlp/static中

import os

from pyhanlp.static import STATIC_ROOT, HANLP_JAR_PATH

java_code_path = os.path.join(STATIC_ROOT, 'MyFilter.java')

with open(java_code_path, 'w') as out:

    java_code = """

import com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary;

import com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.Filter;

import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

public class MyFilter implements Filter

{

    public boolean shouldInclude(Term term)

    {

        if (term.nature.startsWith('m')) return true; // 数词保留

        return !CoreStopWordDictionary.contains(term.word); // 停用词过滤

    }

}

"""

    out.write(java_code)

os.system('javac -cp {} {} -d {}'.format(HANLP_JAR_PATH, java_code_path, STATIC_ROOT))

# 编译结束才可以启动hanlp

CoreStopWordDictionary = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.CoreStopWordDictionary")

Filter = JClass("com.hankcs.hanlp.dictionary.stopword.Filter")

Term = JClass("com.hankcs.hanlp.seg.common.Term")

BasicTokenizer = JClass("com.hankcs.hanlp.tokenizer.BasicTokenizer")

NotionalTokenizer = JClass("com.hankcs.hanlp.tokenizer.NotionalTokenizer")

text = "小区居民有的反对喂养流浪猫，而有的居民却赞成喂养这些小宝贝"

# 可以动态修改停用词词典

CoreStopWordDictionary.add("居民")

print(NotionalTokenizer.segment(text))

CoreStopWordDictionary.remove("居民")

print(NotionalTokenizer.segment(text))

# 可以对任意分词器的结果执行过滤

term_list = BasicTokenizer.segment(text)

print(term_list)

CoreStopWordDictionary.apply(term_list)

print(term_list)

# 还可以自定义过滤逻辑

MyFilter = JClass('MyFilter')

CoreStopWordDictionary.FILTER = MyFilter()

print(NotionalTokenizer.segment("数字123的保留"))  # “的”位于stopwords.txt所以被过滤，数字得到保留

[小区/n, 反对/v, 喂养/v, 流浪猫/nz, 赞成/v, 喂养/v, 小宝贝/nz]

[小区/n, 居民/n, 反对/v, 喂养/v, 流浪猫/nz, 居民/n, 赞成/v, 喂养/v, 小宝贝/nz]

[小区/n, 居民/n, 有/vyou, 的/ude1, 反对/v, 喂养/v, 流浪猫/nz, ，/w, 而/cc, 有的/rz, 居民/n, 却/d, 赞成/v, 喂养/v, 这些/rz, 小宝贝/nz]

[小区/n, 居民/n, 反对/v, 喂养/v, 流浪猫/nz, 居民/n, 赞成/v, 喂养/v, 小宝贝/nz]

[数字/n, 123/m, 保留/v]

词典说明

本章详细介绍HanLP中的词典格式，满足用户自定义的需要。HanLP中有许多词典，它们的格式都是相似的，形式都是文本文档，随时可以修改。

基本格式

词典分为词频词性词典和词频词典。

词频词性词典（如CoreNatureDictionary.txt）

每一行代表一个单词，格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ...。

支持省略词性和频次，直接一行一个单词。

.txt词典文件的分隔符为空格或制表符，所以不支持含有空格的词语。如果需要支持空格，请使用英文逗号,分割的纯文本.csv文件。在使用Excel等富文本编辑器时，则请注意保存为纯文本形式。

词频词典（如CoreNatureDictionary.ngram.txt）

每一行代表一个单词或条目，格式遵从[单词] [单词的频次]。

每一行的分隔符为空格或制表符。

少数词典有自己的专用格式，比如同义词词典兼容《同义词词林扩展版》的文本格式，而转移矩阵词典则是一个csv表格。

下文主要介绍通用词典，如不注明，词典特指通用词典。

数据结构

Trie树（字典树）是HanLP中使用最多的数据结构，为此，我实现了通用的Trie树，支持泛型、遍历、储存、载入。

用户自定义词典采用AhoCorasickDoubleArrayTrie和二分Trie树储存，其他词典采用基于双数组Trie树(DoubleArrayTrie)实现的AC自动机AhoCorasickDoubleArrayTrie。关于一些常用数据结构的性能评估，请参考wiki。

储存形式

词典有两个形态：文本文件(filename.txt)和缓存文件(filename.txt.bin或filename.txt.trie.dat和filename.txt.trie.value)。

文本文件

采用明文储存，UTF-8编码，CRLF换行符。

缓存文件

就是一些二进制文件，通常在文本文件的文件名后面加上.bin表示。有时候是.trie.dat和.trie.value。后者是历史遗留产物，分别代表trie树的数组和值。

如果你修改了任何词典，只有删除缓存才能生效。

修改方法

HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料，语料不是完美的，总会存在一些错误。这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果，这时请打开调试模式排查问题：（本文作者FontTian注：在本文动笔前，原词典一进变为了9970万版本的最大中文语料。但是词典说明中原作者没改）

HanLP.Config.enableDebug();

核心词性词频词典

比如你在data/dictionary/CoreNatureDictionary.txt中发现了一个不是词的词，或者词性标注得明显不对，那么你可以修改它，然后删除缓存文件使其生效。

目前CoreNatureDictionary.ngram.txt的缓存依赖于CoreNatureDictionary.txt的缓存，修改了后者之后必须同步删除前者的缓存，否则可能出错

核心二元文法词典

二元文法词典data/dictionary/CoreNatureDictionary.ngram.txt储存的是两个词的接续，如果你发现不可能存在这种接续时，删掉即可。

你也可以添加你认为合理的接续，但是这两个词必须同时在核心词典中才会生效。

命名实体识别词典

基于角色标注的命名实体识别比较依赖词典，所以词典的质量大幅影响识别质量。

这些词典的格式与原理都是类似的，请阅读相应的文章或代码修改它。

文章来源于Font Tian的博客