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自定义字典报错java.lang.NumberFormatException: For input string: "gi" #444

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420672771 opened this issue Mar 20, 2017 · 3 comments
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@420672771
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我把之前自定义词性为gi的字典扩充了一些内容进去,之后把缓存删掉重新启动就报了这个错误。。。。
三月 20, 2017 4:13:45 下午 com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil readBytes
警告: 读取D:/data/dictionary/CoreNatureDictionary.txt.bin时发生异常java.io.FileNotFoundException: D:\data\dictionary\CoreNatureDictionary.txt.bin (系统找不到指定的文件。)
三月 20, 2017 4:13:54 下午 com.hankcs.hanlp.dictionary.CoreBiGramTableDictionary loadDat
警告: 尝试载入缓存文件D:/data/dictionary/CoreNatureDictionary.ngram.txt.table.bin发生异常[java.io.FileNotFoundException: D:\data\dictionary\CoreNatureDictionary.ngram.txt.table.bin (系统找不到指定的文件。)],下面将载入源文件并自动缓存……
三月 20, 2017 4:13:58 下午 com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil readBytes
警告: 读取D:/data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt.bin时发生异常java.io.FileNotFoundException: D:\data\dictionary\custom\CustomDictionary.txt.bin (系统找不到指定的文件。)
三月 20, 2017 4:13:59 下午 com.hankcs.hanlp.corpus.util.CustomNatureUtility
警告: 已激活自定义词性功能,由于采用了反射技术,用户需对本地环境的兼容性和稳定性负责!
如果用户代码X.java中有switch(nature)语句,需要调用CustomNatureUtility.registerSwitchClass(X.class)注册X这个类
三月 20, 2017 4:13:59 下午 com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary load
严重: 自定义词典D:/data/dictionary/custom/tags.txt读取错误!java.lang.NumberFormatException: For input string: "gi"
三月 20, 2017 4:13:59 下午 com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary loadMainDictionary
警告: 失败:D:/data/dictionary/custom/tags.txt
导致加载这个字典失败!!!!!!!!!!!!这是为什么??????????

@yesseecity
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yesseecity commented Mar 22, 2017

hanlp.properties 裡面的 root path設錯了

你把data 那包東西放在哪邊?

@hankcs
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hankcs commented Mar 24, 2017

@hankcs
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hankcs commented Jan 1, 2020

感谢您对HanLP1.x的支持,我一直为没有时间回复所有issue感到抱歉,希望您提的问题已经解决。或者,您可以从《自然语言处理入门》中找到答案。

时光飞逝,HanLP1.x感谢您的一路相伴。我于东部标准时间2019年12月31日发布了HanLP1.x在上一个十年最后一个版本,代号为最后的武士。此后1.x分支将提供稳定性维护,但不是未来开发的焦点。

值此2020新年之际,我很高兴地宣布,HanLP2.0发布了。HanLP2.0的愿景是下一个十年的前沿NLP技术。为此,HanLP2.0采用TensorFlow2.0实现了最前沿的深度学习模型,通过精心设计的框架支撑下游NLP任务,在海量语料库上取得了最前沿的准确率。作为第一个alpha版本,HanLP 2.0.0a0支持分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义依存分析以及文本分类。而且,这些功能并不仅限中文,而是面向全人类语种设计。HanLP2.0提供许多预训练模型,而终端用户仅需两行代码即可部署,深度学习落地不再困难。更多详情,欢迎观看HanLP2.0的介绍视频,或参与论坛讨论

展望未来,HanLP2.0将集成1.x时代继承下来的高效率务实风范,同时冲刺前沿研究,做工业界和学术界的两栖战舰,请诸君继续多多指教,谢谢。

@hankcs hankcs closed this as completed Jan 1, 2020
@hankcs hankcs added ignored and removed question labels Jan 1, 2020
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