jimi

开源 != 免费劳动力吧，啥时候更新是作者自由，有空就更新，没空就不更新。 您要是实在有什么需求，两个选择：要么自己研究代码，要么付费给开源作者，对不？

开源 != 免费劳动力吧，啥时候更新是作者自由，有空就更新，没空就不更新。 您要是实在有什么需求，两个选择：要么自己研究代码，要么付费给开源作者，对不？

开玩笑的：） 开源不易，且用且珍惜

我在mynlp项目中， 人名97% 地名未知语料不多

应该是在viterbi求最优路径时，计算权重会用到吧

数值改的太小没啥作用，1000一个单位范围调整试试。现在这个我也不太熟悉了，愿意的话可以试试我自己搞的mynlp项目

```java MemCustomDictionary memCustomDictionary = new MemCustomDictionary(); FluentLexerBuilder builder = Lexers.coreBuilder(); builder.with(new CustomDictionaryPlugin(memCustomDictionary)); Lexer tokenizer = builder.build(); System.out.println(tokenizer); System.out.println(tokenizer.scan("欢迎来到松江临港科技城")); memCustomDictionary.addWord("临港科技城"); memCustomDictionary.rebuild(); System.out.println(tokenizer.scan("欢迎来到松江临港科技城")); ``` Output: ```text PipelineTokenizer BestPathAlgorithm = ViterbiBestPathAlgorithm CharNormalize =...

感知机的确有这样的不确定性，你可以把原文给我测试，考虑加入一些规则进去

hanlp有个你可以试试，应该是基于HMM的，也加了很多规则了， 有时间您可以对比一下

我本地把maven缓存清理重新下载测试没问题，你检查一下你的maven本地仓库中mynlp.jar是否完整，大小应该在1M左右