[原创] 【米尔MYS-8MMX】米尔MYS-8MMQ6-8E2D-180-C应用四——NLP使用自定义词典

在上篇（https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1178634-1-1.html）中，我们在米尔MYS-8MMQ6-8E2D-180-C的板卡上尝试对词性进行了标注，发现jieba缺省库中的词性识别并不是特别准确，同时而且分词还存在一些问题，本篇进一步学习NLP，并尝试解决这些问题。

解决上述词典质量不佳问题的最简单方法就是重建一个词典，但那样的话，工作量实在太大，好在jieba里面，支持多词典的叠加使用，可以使用类似jieba.add_word('阿紫道',tag='err')直接屏蔽识别错误的词语，也可以使用类似jieba.load_userdict("wg.txt")重新加载词典。

作为一个武侠迷，花了近两周时间做了一个金庸武侠招式的字典，自定义了拳、掌（爪）、腿、刀、剑等各种招式的字典，加载成功以后尝试运行，结果如下：

射雕英雄传：

天龙八部：

    发现似乎有点什么不对劲，刀法里面的那个“不要”是哪里来的呢？

    自定义的字典很明确是没有这个的，那么只可能是jiaba自己带进来的了，这个词应该是非常常用的。

    搜索dict.txt文件，找到在/usr/lib/python2.7/site-packages/jieba/dict.txt。

    可以看到不要被标注成为了“df”，与我们自定义的“刀法”缩写重合了，造成了误判；而且在词典中，仅有这一个“df”标记，推测是标记写错了，可以在代码中直接将“不要”改为v，再尝试执行：

    很明显，刀法中的“不要”就已经没有了。自定义词典功能验证成功。

词典功能验证成功，说明金庸武侠招式的字典招式挺管用，，，，，

很有意思呀这个。

谢谢分享，NLP接触少，现在看来也挺有意思的。