2------------NLPIR(ICTCLAS2016)分词系统添加用户词典功能

备注:win7 64位系统,netbeans编程

基本代码框架参见我的另一篇文章:NLPIR分词功能

 

代码实现

 

 
  1.  1 package cwordseg;  
     2   
     3 import java.io.UnsupportedEncodingException;  
     4 // import utils.SystemParas;  
     5 import com.sun.jna.Library;  
     6 import com.sun.jna.Native;  
     7   
     8 /** 
     9  *  
    10  * 功能:添加/删除用户自定义词汇/词典 
    11  * 最后更新时间:2016年3月15日 14:09:49 
    12  */  
    13   
    14 public class CWordSeg {  
    15     public interface CLibrary extends Library {  
    16         CLibrary Instance = (CLibrary) Native.loadLibrary("D:\\NetBeansProjects\\CWordSeg\\file\\win64\\NLPIR",CLibrary.class);  
    17         public int NLPIR_Init(String sDataPath,int encoding,String sLicenceCode);  
    18         public String NLPIR_ParagraphProcess(String sSrc, int bPOSTagged);  
    19         // 添加用户词汇  
    20         public int NLPIR_AddUserWord(String sWord);  
    21         // 删除用户词汇  
    22         public int NLPIR_DelUsrWord(String sWord);  
    23         // 保存用户词汇到用户词典  
    24         public int NLPIR_SaveTheUsrDic();   
    25         // 导入用户自定义词典:自定义词典路径,bOverwrite=true表示替代当前的自定义词典,false表示添加到当前自定义词典后    
    26         public int NLPIR_ImportUserDict(String sFilename, boolean bOverwrite);   
    27         public String NLPIR_GetLastErrorMsg();  
    28         public void NLPIR_Exit();  
    29     }  
    30       
    31     public static String transString(String aidString,String ori_encoding,String new_encoding) {  
    32         try {  
    33             return new String(aidString.getBytes(ori_encoding),new_encoding);  
    34         } catch (UnsupportedEncodingException e) {  
    35             e.printStackTrace();  
    36         }  
    37         return null;  
    38     }  
    39       
    40     public static void main(String[] args) throws Exception {  
    41         String argu = "D:\\NetBeansProjects\\CWordSeg\\file";  
    42         // String system_charset = "UTF-8";  
    43         int charset_type = 1;                  
    44         int init_flag = CLibrary.Instance.NLPIR_Init(argu, charset_type, "0");      
    45         String nativeBytes;  
    46   
    47         // 初始化失败提示  
    48         if (0 == init_flag) {  
    49             nativeBytes = CLibrary.Instance.NLPIR_GetLastErrorMsg();   
    50             System.err.println("初始化失败!原因:"+nativeBytes);  
    51             return;  
    52         }  
    53           
    54         String sInput = "这是一本关于信息检索的书,作者是南京大学的。";   
    55         try {  
    56             nativeBytes = CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);  // 分词函数,是否标注词性  
    57             System.out.println("原始的分词结果为: " + nativeBytes);  
    58               
    59             // 添加两个用户词汇,此处为单个添加方法  
    60             CLibrary.Instance.NLPIR_AddUserWord("信息检索 n");  // n为词性  
    61             CLibrary.Instance.NLPIR_AddUserWord("南京大学 n");  
    62             nativeBytes = CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);  
    63             System.out.println("增加词汇后结果为: " + nativeBytes);  
    64               
    65             CLibrary.Instance.NLPIR_DelUsrWord("南京大学");    // 删除其中一个词汇  
    66             nativeBytes = CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);  
    67             System.out.println("删除词汇后结果为: " + nativeBytes);  
    68               
    69             // CLibrary.Instance.NLPIR_SaveTheUsrDic();  // 保存用户自定义词汇,建议不用  
    70               
    71             int nCount = CLibrary.Instance.NLPIR_ImportUserDict("D:\\NetBeansProjects\\CWordSeg\\file\\adduserdict.txt",true);   
    72             System.out.println(String.format("已导入%d个用户词汇", nCount));   
    73             nativeBytes = CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);  
    74             System.out.println("导入词典后结果为: " + nativeBytes);  
    75               
    76             CLibrary.Instance.NLPIR_Exit();     // 退出  
    77               
    78         } catch (Exception ex) {  
    79             // TODO Auto-generated catch block  
    80             ex.printStackTrace();  
    81         }  
    82     }  
    83 }  

     


添加用户词汇的函数说明

 

    用户词汇将优先用于分词。

1.

 

1 public int NLPIR_AddUserWord(String sWord); 

 

 

功能:少量词汇逐个添加

 

参数:sWord表示要添加的词汇,格式为:"自定义词汇+空格+词汇词性",空格可以是多个,也可以用Tab制表符代替;

注意事项:该函数添加的用户自定义词汇具有临时性,即只在本程序的本次运行中有效。因为从Data数据角度来看,该函数并不会修改Data文件夹的词库数据。

 

2.

 
  1. 1 public int NLPIR_DelUsrWord(String sWord);  

     

功能:少量词汇逐个删除

 

参数:sWord表示要删除的词汇,格式为:"自定义词汇"。这里没有词性

注意事项:个人不太明白该函数存在的意义,因为如果想要删除用户词汇的话,只需要将增加临时词汇的NLPIR_AddUserWord()语句注释掉或者删掉即可。该函数既不能删除下面将要提到的NLPIR_SaveTheUsrDic()函数保存的用户词汇,也不能删除NLPIR_ImportUserDict()函数批量导入的词汇。因为该函数不会对Data文件夹里的文件进行修改。

 

3.

1 public int NLPIR_SaveTheUsrDic();  

 

功能:将用户词汇保存到系统词典

 

参数:没有参数,如果保存成功,返回值为1,否则返回值为0。

注意事项:

(1)会将前面添加的所有用户词汇(不包括又删除掉的)保存到用户词典;

(2)通过该函数保存的用户词汇是永久性的,因为会修改Data文件夹里的UserDict.pdat文件,以后的分词程序都会使用已保存的用户词汇;

(3)只能保存NLPIR_AddUserWord()添加的词汇,不能保存NLPIR_ImportUserDict()导入的词汇。

停用方法:由于永久性效果,可用以下方法停用——
    方法(1):打开Data文件夹里的Configure.xml文件,将UserDict参数由on改为off;
    方法(2):用原始的UserDict.pdat文件替换掉现在的。

4.

 

1 public int NLPIR_ImportUserDict(String sFilename, boolean bOverwrite);  

 

功能:从词典文本批量导入用户词汇,返回值是添加词汇的个数。

参数

    sFilename为词典文本路径;例如:D:\\NetBeansProjects\\CWordSeg\\file\\adduserdict.txt

    bOverwrite=true表示新导入的数据将会覆盖原来的用户自定义词典;

    bOverwrite=false表示新导入的数据将会添加到原来用户自定义词典的后面(追加)。

文本词典格式:每行一个,词汇+空格+词性

 

1 信息检索 n  
2 南京大学 n  

 

注意事项

 

(1)通过该函数导入用户词汇会修改Data文件夹里的FieldDict.pdat、FieldDict.pos文件,并会新建一个UserDefinedDict.lst文件,但是不会修改UserDict.pdat文件。所以通过这种方式导入的用户词汇,可以通过导入新的用户词典进行覆盖(bOverwrite=true),或是补充添加新词汇(bOverwrite=false)。

(2)UserDefinedDict.lst文件中记录了已经添加的用户词汇。

(3)如果设置NLPIR_ImportUserDict的参数bOverwrite=false,即新导入的数据不覆盖原有数据,则可以修改UserDefinedDict.lst里的内容(原有词汇),并同时增加新的词汇;
(4)如果设置NLPIR_ImportUserDict的参数bOverwrite=true,新导入的数据将会覆盖原有数据,此时即使修改UserDefinedDict.lst里的内容也会被新数据覆盖掉,最终只保留新导入的词汇。

(5)这种方式导入的用户词汇也是永久性的,分词效果将一直存在。

停用方法
方法1:打开Data文件夹里的Configure.xml文件,将FieldDict参数由on改为off;
方法2:导入一个空的文本词典;(导入词典可以为空)
方法3:用原始FieldDict.pdat、FieldDict.pos文件替换掉现在的,UserDefinedDict.lst可删可不删。

posted @ 2016-04-18 19:56  刘小神  阅读(967)  评论(0编辑  收藏  举报