HanLP分词工具中的ViterbiSegment分词流程( 五 )_本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegm

3. 数字识别

如果配置变量numberQuantifierRecognize为true ，则在粗分结果的基础上进行数字合并操作，否则直接跳过该步。对应方法为

void mergeNumberQuantifier(List<Vertex> termList WordNet wordNetAll Config config) 。

4. 实体识别

配置变量ner为true时，则需要进行各种实体的识别，继续向下执行。需要注意该变量受其他实体识别变量影响，只要其他任意实体配置变量为true ，则ner就会为true 。如果ner为false ，则跳过下边各项实体识别继续词性标注环节。

（1）中国人名识别

执行此步，配置变量nameRecognize必须为true 。调用方法为

PersonRecognition.recognition(vertexList wordNetOptimum wordNetAll) 。人名使用隐马，因此有转移矩阵nr.tr.txt和发射矩阵nr.txt 。由于HanLP不提供训练语料，我们自己也很难得到有角色标注的语料，因此我们一般只修改nr.txt文件，删除nr.txt.bin文件后生效。