NLPIR_ImportUserDict导入用户字典成功，但为什么分词不按用户字典分呢

因为如果导入的词是核心词库，导致用户词典无效。所以分词不按用户字典分。

NLPIR_ImportUserDict即是“NLPIR汉语分词系统。”

NLPIR_ImportUserDict：

NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；张华平博士先后倾力打造十余年，内核升级10次。

1、快速从NLPIR-ICTCLAS2014的下载包中获得我们需要的东西

首先来看一下整个文件夹的结构

Data文件夹中，含有分词需要用到的字典，Configure.xml里面有相关的描述信息；doc里面是使用帮助(介绍了基本需要使用到的函数接口)；include、lib自然是我们主要用到的；sample是示例代码；test里面有一个exe示例；授权自然是License，应该是通过某种形式来限制我们的使用的，目前暂时还不清楚，如果到时候被限制，还需要进行调试。

2、从下载包中抽出我们需要的，并新建一个例子

从上面来看，我们需要用到的主要有三个文件夹Data、include、lib(我是打算做的32位程序，所以只需要用里面的

lib\win32下的dll和lib)

这时，工程目录就变成这样的(当然NLPIR.dll需要和exe放在一块)：

第一个例子，比较简单，就简单使用几个常用的函数：

[cpp] view plaincopyprint?

// test_nlpir.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafx.h"

#include "iostream"

#include "string"

using namespace std

#include "NLPIR.h"

#pragma comment(lib, "NLPIR.lib")

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

if(!NLPIR_Init())

{

printf("Init fails\n")

return -1

}

const char *participle_result

const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租[整套出租]媒体村天居园大两居[整套出租]媒体村天居园大两居"

cout <<"===============NLPIR_ParagraphProcess==================" <<endl

participle_result = NLPIR_ParagraphProcess(sentence,1)

cout <<participle_result <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"==============NLPIR_GetFileNewWords===================" <<endl

const char * get_file_new_words = NLPIR_GetFileNewWords("test.txt")

cout <<get_file_new_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"===============NLPIR_GetKeyWords==================" <<endl

const char * get_key_words = NLPIR_GetKeyWords(sentence)

cout << get_key_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"===============NLPIR_GetFileKeyWords==================" <<endl

const char * get_file_key_words = NLPIR_GetFileKeyWords("test.txt")

cout <<get_file_key_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"===============NLPIR_GetNewWords==================" <<endl

const char * get_new_words = NLPIR_GetNewWords(sentence)

cout <<get_new_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

NLPIR_Exit()

return 0

}

函数可以按照字面上的意思来理解

这是输出的结果：

但明显是看到，上面的分词有些小问题，如果我们在给聚类算法喂数据的时候，这样的分词，会出现一定的问题

3、解决上面的问题

我们有两种方法来处理这个问题

a、这也许是最简单、也最方便的方法

当然，他除了一些繁琐之外(如果你有了一些需要的数据词条、词典就我所谓了)，我们可以新建一个词典文件(比如我这个测试用例中使用user_dic.txt，他里面包含我们需要具体分开的词组)：

那么来看下面是如何具体使用字典的：

[cpp] view plaincopyprint?

// test_nlpir.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafx.h"

#include "iostream"

#include "string"

using namespace std

#include "NLPIR.h"

#pragma comment(lib, "NLPIR.lib")

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

if(!NLPIR_Init())

{

printf("Init fails\n")

return -1

}

const char *participle_result

unsigned int add_dic_items = NLPIR_ImportUserDict("user_dic.txt")//Import user dictionary

printf("%d user-defined lexical entries added!\n", add_dic_items)

const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租[整套出租]媒体村天居园大两居[整套出租]媒体村天居园大两居"

cout <<"===============NLPIR_ParagraphProcess==================" <<endl

participle_result = NLPIR_ParagraphProcess(sentence,1)

cout <<participle_result <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"==============NLPIR_GetFileNewWords===================" <<endl

const char * get_file_new_words = NLPIR_GetFileNewWords("test.txt")

cout <<get_file_new_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"===============NLPIR_GetKeyWords==================" <<endl

const char * get_key_words = NLPIR_GetKeyWords(sentence)

cout << get_key_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"===============NLPIR_GetFileKeyWords==================" <<endl

const char * get_file_key_words = NLPIR_GetFileKeyWords("test.txt")

cout <<get_file_key_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

cout <<"===============NLPIR_GetNewWords==================" <<endl

const char * get_new_words = NLPIR_GetNewWords(sentence)

cout <<get_new_words <<endl

cout <<"=================================" <<endl

NLPIR_Exit()

return 0

}

这是使用字典之后的分词结果：

可以看到，我们想要切分的词组都已经出来了，也不再有任何新词出现了

b、通过多个样本(也就是多条数据)来进行分词，这样我们需要用到的词的频率便会增长(有的词只出现1、2次并不会被识别出来)，这样在GetNewWords中，便能够得到一些我们想法的数据，得到这些数据之后，可以写到文本中，然后再写到用户字典中

这里只演示第一步，看看是如何通过增加多条数据来扩大GetNewWords的结果的。

其实很简单，只需要把第一个例子中的测试字符串修改成如下(同样的test.txt对应的字符串也跟着修改)：

[plain] view plaincopyprint?

const char *sentence = "[整租出租]宣武门西大街4号楼二居整租\

[整套出租]媒体村天居园大两居\

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这些数据，也是通过web页面得到的

现在来看看结果

一些常见的词汇也能通过GetNewWords反应出来了

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