1. 分词器配置
分词器的相关配置定义在Config.java类中，这里我们将分词相关的所有配置变量列于下表
这种配置类什么时候实例化呢，不用想肯定是分词开始前就会实例化，拿HanLP类中的ViterbiSegment分词类举例。该类的继承关系用如下图所示：
由继承关系图可以看到，只要实例化ViterbiSegment则首先会执行Segment()初始化，在该方法中实例化分词器配置对象config。这些配置变量都是公有变量，因此可以在ViterbiSegment类实例化为对象后直接在外部修改。那么什么时候来使用这些配置变量呢，当然是在分词的时候，具体是哪个类的哪个方法呢，当然是ViterbiSegment类的List<Term> segSentence(char[] sentence)方法。
2. 词典的使用条件和先后顺序
我们知道了词典配置变量使用的位置后，就可以确定每个词典的使用条件了以及每个词典的使用顺序
1. 词语粗分
（1）构建词图
对应方法为void generateWordNet(final WordNet wordNetStorage)，在此方法中系统使用CoreNatureDictionary.txt文件切分出所有可能的分词路径。此时如果配置变量useCustomDictionary为true，则将CustomDictionary.txt中的词也考虑进来，说明CustomDictionary.txt优先级会高。另外大家可以看到CoreNatureDictionary.txt实际上也充当了隐马词性标注的发射矩阵，里边某些多词性词也列出了词性序列以及各词性对应的频次。
（2）用户定制词典干预
如果配置变量useCustomDictionary为true，即需要使用CustomDictionary.txt进行干预，则执行下边对应的方法，否则跳过该步骤。用户词典干预根据是否进行全切分有两种不同方法：当配置变量indexMode>0时，即系统处于全切分模式时，对应方法为
List<Vertex> combineByCustomDictionary(List<Vertex> vertexList, DoubleArrayTrie<CoreDictionary.Attribute> dat, final WordNet wordNetAll)，
如果indexMode=0，即系统处于普通分词模式，对应方法为
List<Vertex> combineByCustomDictionary(List<Vertex> vertexList, DoubleArrayTrie<CoreDictionary.Attribute> dat)。
从调用的方法我们不难看出，全切分时系统会根据CustomDictionary.txt添加分词路径。而普通切分时，系统会根据CustomDictionary.txt合并路径。这也就是为什么有的时候明明已经在CustomDictionary.txt中添加了新词却不生效的原因，因为一旦根据CoreNatureDictionary.txt构建了词图就不会再有新的路径插到已有分词路径中间，此时就去查找并修改CoreNatureDictionary.txt中的相关字或词吧。
（3）维特比选择最优路径
对应方法为List<Vertex> viterbi(WordNet wordNet)，至此就得到了一个粗分的分词结果。需要注意HanLP的Viterbi分词只是用viterbi方法求解最优路径，并不是隐马。
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。
（2）音译人名识别
执行此步，配置变量translatedNameRecognize必须为true。调用方法为
TranslatedPersonRecognition.recognition(vertexList, wordNetOptimum, wordNetAll)。需要注意音译人名的识别没有用隐马，就是匹配分词法。涉及到的词典为nrf.txt，如果用户修改该词典，则需要删除nrf.txt.trie.dat使其生效。
（3）日本人名识别
执行此步，配置变量japaneseNameRecognize必须为true。调用方法为
JapanesePersonRecognition.recognition(vertexList, wordNetOptimum, wordNetAll)。需要注意日本人名的识别没有用隐马，就是匹配分词法。涉及到的词典为nrj.txt，如果用户修改该词典，则需要删除nrj.txt.trie.dat和nrj.txt.value.dat使其生效。
（4）地名识别
执行此步，配置变量placeRecognize必须为true。调用方法为
PlaceRecognition.recognition(vertexList, wordNetOptimum, wordNetAll)。地名使用隐马，因此有转移矩阵ns.tr.txt和发射矩阵ns.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ns.txt文件，删除ns.txt.bin文件后生效。
（5）机构名识别
执行此步，配置变量organizationRecognize必须为true。调用方法为
OrganizationRecognition.recognition(vertexList, wordNetOptimum, wordNetAll)。注意这里在调用机构名识别之前先进行了一次识别，也就是层叠隐马，而人名和地名的识别就是普通的隐马。机构名的识别使用层叠隐马，涉及的文件有转移矩阵nt.tr.txt和发射矩阵nt.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nt.txt文件，删除ns.txt.bin文件后生效。机构名的识别需要人名地名识别具有较高准确率。
5. 索引全切分
如果配置变量indexMode为true则使用方法
List<Term> decorateResultForIndexMode(List<Vertex> vertexList, WordNet wordNetAll)执行全切分。
6. 词性标注
如果配置变量speechTagging为true则进行隐马词性标注，对应方法为
void speechTagging(List<Vertex> vertexList)。
词性标注使用了隐马，因此涉及到词典CoreNatureDictionary.tr.txt。同样因为我们没有14年的人民日报语料，因此这一部分一般也不修改。需要注意speechTagging默认为false，指的是不进行隐马的词性标注，但不表示系统不进行词性标注，此时系统使用最大概率的词性作为词语的词性，因此CoreNatureDictionary.txt是很重要的。
3. 多线程分词
HanLP的ViterbiSegment分词器类是支持多线程的，线程数量由配置变量threadNumber决定的，该变量默认为1。HanLP作者说ViterbiSegmet分词效率最高的原因肯定也有ViterbiSegment分词器支持多线程分词这个因素。另外由于ViterbiSegment分词器内部所具有的相关命名实体功能，因此这些命名实体识别的效率也会很高。在哪里实现的多线程分词呢，在Segment类的List<Term> seg(String text)这个方法中实现的，需要注意HanLP的多线程分词指的是一次输入了一个长文本，而不是一次处理多个输入文本。
HanLP词性标记集
