NLPIR/ICTCLAS中文分词系统 java相关api文档总结

忘是亡心i 2022-06-08 12:25 186阅读 0赞

**转载以备查阅**

这篇文档内容主要从官方文档中获取而来，对API进行了翻译，并依据个人使用经验进行了一些补充，鉴于能力有限、水平较低，文档中肯定存在有很多不足之处，还请见谅。

下载地址：http://ictclas.nlpir.org/downloads，下载最新的NLPIR/ICTCLAS2014分词系统下载包

NLPIR是用C/C++编写的，如果要用JAVA来使用NLPIR，需要通过JNA调用NLPIR的函数来实现。下面通过一个示例来进行说明：

首先新建一个JAVA项目，导入JNA的jar包（可从下载包中的sample\\JnaTest\_NLPIR\\lib文件夹中拷贝），将下载包中的Data文件夹拷贝到项目根目录中，再将lib文件夹中与你操作系统对应的文件夹中的NLPIR.dll和NLPIR.lib文件拷贝到系统根目录中，不妨新建一个名为source的文件夹，放到那里面去。我的目录如下图所示：

![Center][]

然后新建一个接口，继承JNA的Library接口，在接口中定义对NLPIR一系列函数的实现（具体API可参见下方我翻译的API或参看include文件夹中的头文件NLPIR.h）。

import com.sun.jna.Library;
    
    public interface CLibrary extends Library{
    
        //初始化
        public int NLPIR_Init(String sDataPath, int encoding, String sLicenceCode);
        //对字符串进行分词
        public String NLPIR_ParagraphProcess(String sSrc, int bPOSTagged);
        //对TXT文件内容进行分词
        public double NLPIR_FileProcess(String sSourceFilename,String sResultFilename, int bPOStagged);
        //从字符串中提取关键词 
        public String NLPIR_GetKeyWords(String sLine, int nMaxKeyLimit,boolean bWeightOut);
        //从TXT文件中提取关键词 
        public String NLPIR_GetFileKeyWords(String sLine, int nMaxKeyLimit,boolean bWeightOut);
        //添加单条用户词典
        public int NLPIR_AddUserWord(String sWord);
        //删除单条用户词典
        public int NLPIR_DelUsrWord(String sWord);
        //从TXT文件中导入用户词典
        public int NLPIR_ImportUserDict(String sFilename);
        //将用户词典保存至硬盘
        public int NLPIR_SaveTheUsrDic();
        //从字符串中获取新词
        public String NLPIR_GetNewWords(String sLine, int nMaxKeyLimit, boolean bWeightOut);
        //从TXT文件中获取新词
        public String NLPIR_GetFileNewWords(String sTextFile,int nMaxKeyLimit, boolean bWeightOut);
        //获取一个字符串的指纹值
        public long NLPIR_FingerPrint(String sLine);
        //设置要使用的POS map
        public int NLPIR_SetPOSmap(int nPOSmap);
        //获取报错日志
        public String NLPIR_GetLastErrorMsg();
        //退出
        public void NLPIR_Exit();    
    }

再新建一个类，实例化上面的接口后，就可以调用NLPIR的各个函数了。

import java.math.BigDecimal;
    import wordSegmentation.study.CLibrary;
    import com.sun.jna.Native;
    
    public class Demo {
    
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            //初始化
            CLibrary instance = (CLibrary)Native.loadLibrary(System.getProperty("user.dir")+"\\source\\NLPIR", CLibrary.class);
            int init_flag = instance.NLPIR_Init("", 1, "0");
            String resultString = null;
            if (0 == init_flag) {
                resultString = instance.NLPIR_GetLastErrorMsg();
                System.err.println("初始化失败！\n"+resultString);
                return;
            }
                    
            String sInput = "哎~那个金刚圈尺寸太差，前重后轻，左宽右窄，他戴上去很不舒服，"
                    + "整晚失眠会连累我嘛，他虽然是只猴子，但你也不能这样对他啊，官府知道会说我虐待动物的，"
                    + "说起那个金刚圈，啊~去年我在陈家村认识了一个铁匠，他手工精美，价钱又公道，童叟无欺，"
                    + "干脆我介绍你再定做一个吧！";
    
            try {
                resultString = instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);
                System.out.println("分词结果为：\n " + resultString);
                
                instance.NLPIR_AddUserWord("金刚圈");
                instance.NLPIR_AddUserWord("左宽右窄");
                resultString = instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);
                System.out.println("增加用户词典后分词结果为：\n" + resultString);
                
                instance.NLPIR_DelUsrWord("左宽右窄");
                resultString = instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);
                System.out.println("删除用户词典后分词结果为：\n" + resultString);
                
                instance.NLPIR_ImportUserDict(System.getProperty("user.dir")+"\\source\\userdic.txt");
                resultString = instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, 1);
                System.out.println("导入用户词典文件后分词结果为：\n" + resultString);
                
                resultString = instance.NLPIR_GetKeyWords(sInput,10,false);
                System.out.println("从段落中提取的关键词：\n" + resultString);
                
                resultString = instance.NLPIR_GetNewWords(sInput, 10, false);
                System.out.println("新词提取结果为：\n" + resultString);
                
                Double d = instance.NLPIR_FileProcess("d:\\1.txt", "d:\\2.txt", 1);
                
                System.out.println("对文件内容进行分词的运行速度为： " );
                if(d.isInfinite())
                    System.out.println("无结果");
                else{
                    BigDecimal b = new BigDecimal(d);
                    System.out.println(b.divide(new BigDecimal(1000), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP)+"秒");                
                }
                resultString = instance.NLPIR_GetFileKeyWords("D:\\3.txt", 10,false);
                System.out.println("从文件中提取关键词的结果为：\n" + resultString);            
                
                instance.NLPIR_Exit();
    
            } catch (Exception e) {
                System.out.println("错误信息：");
                e.printStackTrace();
            }
    
        }

其中我在source文件夹中添加了一个用户词典userdic.txt，在程序运行时导入到系统中，该文件内容如下：

前重后轻 nr

对TXT文件进行分词处理时需要用到的3个TXT文件，分别如下所示：

1.txt作为从文件内容进行分词操作的文件源，其内容如下：

曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，你的剑在我的咽喉上刺下去吧，不用在犹豫了！如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！

2.txt作为对1.txt进行分词处理的结果接收文件，为一个空文件，运行后其内容如下：

曾经/d 有/vyou 一/m 份/q 真挚/a 的/ude1 感情/n 摆/v 在/p 我/rr 的/ude1 面前/f 我/rr 没有/d 珍惜/v ，/wd 等/udeng 我/rr 失去/v 的/ude1 时候/n 才/d 追悔莫及/vl ，/wd 人间/n 最/d 痛苦/a 的/ude1 事/n 莫过于/vl 此/rzs ，/wd 你/rr 的/ude1 剑/n 在/p 我/rr 的/ude1 咽喉/n 上/f 刺/v 下去/vf 吧/y ，/wd 不/d 用/v 在/p 犹豫/a 了/y ！/wt 如果/c 上/f 天/qt 能/v 给/p 我/rr 一/m 次/qv 再/d 来/vf 一/m 次/qv 的/ude1 机会/n ，/wd 我/rr 会/v 对/p 哪个/ry 女孩/n 说/v 三/m 个/q 字/n ：/wp 我/rr 爱/v 你/rr ，/wd 如果/c 非/b 要/v 在/p 这/rzv 份/q 爱上/v 加/v 一个/mq 期限/n ，/wd 我/rr 希望/v 是/vshi 一/m 万/m 年/qt ！/wt

3.txt作为从内容提取关键词的文件源，其内容如下：

你把胡子剃光干什么？你不知不知道你少了胡子一点性格都没有了……唉~文也不行武也不行，你不做山贼，你想做状元啊？省省吧你！改变什么形象，好好的做你山贼这份很有前途的职业去吧！

程序运行结果如下： 分词结果为：
    哎/e ~/w 那个/rz 金刚/n 圈/qv 尺寸/n 太/d 差/a ，/wd 前重后轻/nr ，/wd 左宽/nr 右/f 窄/a ，/wd 他/rr 戴/v 上/f 去/vf 很/d 不/d
    舒服/a ，/wd 整/v 晚/tg 失眠/vi 会/v 连累/v 我/rr 嘛/y ，/wd 他/rr 虽然/c 是/vshi 只/q 猴子/n ，/wd 但/c 你/rr 也/d 不/d 能/v
    这样/rzv 对/p 他/rr 啊/y ，/wd 官府/n 知道/v 会/v 说/v 我/rr 虐待/v 动物/n 的/ude1 ，/wd 说/v 起/vf 那个/rz 金刚/n 圈/qv ，/wd
    啊/y ~/w 去年/t 我/rr 在/p 陈家村/nr 认识/v 了/ule 一个/mq 铁匠/n ，/wd 他/rr 手工/d 精美/a ，/wd 价钱/n 又/d 公道/a ，/wd 童叟无欺
    /vl ，/wd 干脆/d 我/rr 介绍/v 你/rr 再/d 定做/v 一个/mq 吧/y ！/wt 
    增加用户词典后分词结果为：
    哎/e ~/w 那个/rz 金刚圈/n 尺寸/n 太/d 差/a ，/wd 前重后轻/nr ，/wd 左宽右窄/n ，/wd 他/rr 戴/v 上/f 去/vf 很/d 不/d 舒服/a ，/wd 整
    /v 晚/tg 失眠/vi 会/v 连累/v 我/rr 嘛/y ，/wd 他/rr 虽然/c 是/vshi 只/q 猴子/n ，/wd 但/c 你/rr 也/d 不/d 能/v 这样/rzv 对/p 
    他/rr 啊/y ，/wd 官府/n 知道/v 会/v 说/v 我/rr 虐待/v 动物/n 的/ude1 ，/wd 说/v 起/vf 那个/rz 金刚圈/n ，/wd 啊/y ~/w 去年/t 我/
    rr 在/p 陈家村/nr 认识/v 了/ule 一个/mq 铁匠/n ，/wd 他/rr 手工/d 精美/a ，/wd 价钱/n 又/d 公道/a ，/wd 童叟无欺/vl ，/wd 干脆/d 我/
    rr 介绍/v 你/rr 再/d 定做/v 一个/mq 吧/y ！/wt 
    删除用户词典后分词结果为：
    哎/e ~/w 那个/rz 金刚圈/n 尺寸/n 太/d 差/a ，/wd 前重后轻/nr ，/wd 左宽/nr 右/f 窄/a ，/wd 他/rr 戴/v 上/f 去/vf 很/d 不/d 舒服/a
    ，/wd 整/v 晚/tg 失眠/vi 会/v 连累/v 我/rr 嘛/y ，/wd 他/rr 虽然/c 是/vshi 只/q 猴子/n ，/wd 但/c 你/rr 也/d 不/d 能/v 这样/r
    zv 对/p 他/rr 啊/y ，/wd 官府/n 知道/v 会/v 说/v 我/rr 虐待/v 动物/n 的/ude1 ，/wd 说/v 起/vf 那个/rz 金刚圈/n ，/wd 啊/y ~/w 
    去年/t 我/rr 在/p 陈家村/nr 认识/v 了/ule 一个/mq 铁匠/n ，/wd 他/rr 手工/d 精美/a ，/wd 价钱/n 又/d 公道/a ，/wd 童叟无欺/vl ，/wd 
    干脆/d 我/rr 介绍/v 你/rr 再/d 定做/v 一个/mq 吧/y ！/wt 
    导入用户词典文件后分词结果为： 哎/e ~/w 那个/rz 金刚圈/n 尺寸/n 太/d 差/a ，/wd 前重后轻/nr ，/wd 左宽/nr 右/f 窄/a ，/wd 他/rr 戴/v 上/f 去/vf 很/d 不/d 舒服/a
    ，/wd 整/v 晚/tg 失眠/vi 会/v 连累/v 我/rr 嘛/y ，/wd 他/rr 虽然/c 是/vshi 只/q 猴子/n ，/wd 但/c 你/rr 也/d 不/d 能/v 这样/r
    zv 对/p 他/rr 啊/y ，/wd 官府/n 知道/v 会/v 说/v 我/rr 虐待/v 动物/n 的/ude1 ，/wd 说/v 起/vf 那个/rz 金刚圈/n ，/wd 啊/y ~/w 
    去年/t 我/rr 在/p 陈家村/nr 认识/v 了/ule 一个/mq 铁匠/n ，/wd 他/rr 手工/d 精美/a ，/wd 价钱/n 又/d 公道/a ，/wd 童叟无欺/vl ，/wd 
    干脆/d 我/rr 介绍/v 你/rr 再/d 定做/v 一个/mq 吧/y ！/wt 
    从段落中提取的关键词：
    前重后轻#陈家村#左宽#金刚圈#
    新词提取结果为： 对文件内容进行分词的运行速度为： 
    0.76秒
    从文件中提取关键词的结果为：
    胡子#形象#职业#前途# 分词后每个词后面都跟着词性标记（bPOSTagged参数为1时，输出结果显示标记；为0时，不现实标记），并彼此以空格分隔；提取的关键词则以#号分隔；因输入的文字没有新词，均能被识别，所以新词提取结果为空。各函数的具体使用可参考下面我翻译的API。 我对NLPIR系统的接口函数说明进行了简单的翻译，如下所示： 1. NLPIR_Init 初始化分析器，并根据配置文件为NLPIR准备数据。 函数形式： bool NLPIR_Init(const char* sInitDirPath=0, int encoding=GBK_CODE, const char* sLicenceCode=0) 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果初始化成功，返回successed，否则返回false。 参数： char* sInitDirPath:指定存放配置文件Configure.xml和Data文件的路径，默认值为0，表明路径为当前工作目录。 int encoding: 编码格式标识符，默认为GBK_CODE ，也可以设置为UTF8_CODE和BIG5_CODE。 char*  sLicenceCode: 商业用户需要使用的许可证编码，免费用户无需使用该参数。 说明： 使用NLPIR时必须先执行NLPIR_Init函数（只需执行一次）。系统关闭时还应执行NLPIR_Exit函数来销毁缓存数据。 NLPIR_Init执行失败通常有两个原因：1. 需要的数据文件格式不兼容或丢失；2.配置文件丢失或存在非法参数。还可以通过日志文件来了解更多信息，日志文件存放在默认路径中。 2. NLPIR_Exit 退出程序并释放所有资源和NLPIR使用的缓存数据。 函数形式： bool NLPIR_Exit(); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 执行成功返回successed，否则返回false。 参数： 无 说明： 该函数必须在关闭系统时执行，若需重启NLPIR，再次执行NLPIR_Init函数即可。 3. NLPIR_ImportUserDict 从文件中导入用户自定义的词典。 函数形式： unsigned int NLPIR_ImportUserDict(const char * sFilename); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 导入的词汇数量。 参数： char * sFilename: 要导入的用户词典文件所在路径。 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用。词典文件的格式请参见相关示例。 你只需在更改了用户词典或第一次使用某个词典时执行该函数，当配置文件中的UserDict参数为on时，NLPIR将会（把该词典添加到配置文件中）并在启动时自动加载该词典。当将UserDict置为off时，用户自定义词典文件将不再自动导入。 4. NLPIR_ParagraphProcess 处理一个段落文字，返回运行结果缓存的指针。 函数形式： const char * NLPIR_ParagraphProcess(const char * sParagraph, int bPOStagged=1); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 运行结果缓存的指针。 参数： char * sParagraph: 输入段落的源 int bPOStagged:  判断是否需要位置标记，0：无标记；1：有标记。默认值为1。 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 5. NLPIR_ParagraphProcessA 函数形式： result_t * NLPIR_ParagraphProcessA( const char * sParagraph, int * pResultCount, bool bUserDict=true) 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 运行结果向量的指针，该指针由系统进行管理，用户无法对它进行分配和释放。 其结构如下： struct result_t{
       int start; //start position,词语在输入句子中的开始位置 int length; //length,词语的长度 char sPOS[POS_SIZE];//word type，词性ID值，可以快速的获取词性表 int  iPOS;//词性 int word_ID; //如果是未登录词，设成或者-1 int word_type; //区分用户词典;1，是用户词典中的词；，非用户词典中的词 int weight;// word weight }; 参数： char * sParagraph: 输入段落的源 int * pResultCount: 结果向量的大小 bool bUserDict:是否使用用户词典 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 6. NLPIR_FileProcess 处理一个TXT文件。 函数形式： Double NLPIR_FileProcess(const char * sSourceFilename, const char * sResultFilename, int bPOStagged=1); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回处理速度值，否则返回false。 参数： char * sSourceFilename: 要处理的源文件名称； char * sResultFilename: 存储处理结果的文件名称； int bPOStagged:  判断是否需要位置标记，0：无标记；1：有标记。默认值为1。说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 处理结果的输出格式可在配置文件中进行设置。 7. NLPIR_GetParagraphProcessAWordCount NLPIR_ParagraphProcessA函数的C#实现API。 函数形式： int NLPIR_GetParagraphProcessAWordCount(const char *sParagraph); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 返回输入段落的词汇数量。 参数： char * sParagraph: 输入段落的源 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 处理结果的输出格式可在配置文件中进行设置。 8. NLPIR_ ParagraphProcessAW NLPIR_ParagraphProcessA函数的C#实现API。 函数形式： void NLPIR_ParagraphProcessAW(int nCount,result_t * result); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 无。 参数： nCount: 输入段落的词汇数量； result: 处理结果的结构体指针； 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 处理结果的输出格式可在配置文件中进行设置。 9. NLPIR_AddUserWord 向用户词典添加一个词汇。 函数形式： int NLPIR_AddUserWord(const char * sWord); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果添加成功，返回successed，否则返回false。 参数： char * sWord:要添加的词汇。 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 10. NLPIR_SaveTheUsrDic 将用户词典保存至硬盘。 函数形式： int NLPIR_SaveTheUsrDic(); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功返回1，否则返回0。 参数： 无 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 11. NLPIR_DelUsrWord 从用户词典中删除一个词汇。 函数形式： int NLPIR_DelUsrWord(const char * sWord); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果要删除的词汇不存在，则返回-1；如果删除成功，则返回该词汇的句柄。 参数： char * sWord:要删除的词汇。 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用 12. NLPIR_GetKeyWords 从输入的段落中提取关键词。 函数形式： const char * NLPIR_GetKeyWords(const char * sLine,int nMaxKeyLimit=50, bool bWeightOut=false); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回执行结果列表。如果执行失败，返回NULL。 格式如下： "科学发展观 宏观经济 " 或者 "科学发展观 23.80 宏观经济 12.20" （带有权值） 参数： char * sLine:输入的段落； int nMaxKeyLimit:关键词最大数量； bool bWeightOut: 是否输出权值； 说明： 无。  13. NLPIR_GetFileKeyWords 从TXT文件中提取关键词。 函数形式： const char * NLPIR_GetFileKeyWords(const char * sTextFile, int nMaxKeyLimit=50, bool bWeightOut=false); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回执行结果列表。如果执行失败，返回NULL。格式同上。 参数： char * sTextFile:输入文件的名称； int nMaxKeyLimit:关键词最大数量； bool bWeightOut: 是否输出权值； 说明： 无 14. NLPIR_GetNewWords 从段落中提取新词。 函数形式： const char * NLPIR_GetNewWords(const char * sLine, int nMaxKeyLimit=50, bool bWeightOut=false); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回提取到的新词列表，否则返回NULL。格式同上 参数： char * sLine:输入的段落； int nMaxKeyLimit:关键词最大数量； bool bWeightOut: 是否输出权值； 说明： 无 15. NLPIR_GetFileNewWords 从TXT文件中提取新词。 函数形式： const char * NLPIR_GetFileNewWords(const char * sTextFile, int nMaxKeyLimit=50, bool bWeightOut=false); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回提取到的新词列表，否则返回NULL。格式同上 参数： char * sTextFile:输入文件的名称； int nMaxKeyLimit:关键词最大数量； bool bWeightOut: 是否输出权值； 说明： 无 16. NLPIR_FingerPrint 提取段落的一个指纹。 函数形式： unsigned long NLPIR_FingerPrint(const char * sLine); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回指纹值，否则返回0。 参数： char * sLine:输入的段落； 说明： 无。 17. NLPIR_SetPOSmap 设置使用的POS map。 函数形式： int NLPIR_SetPOSmap(int nPOSmap); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回1，否则返回0。 参数： int nPOSmap :   ICT_POS_MAP_FIRST  计算所一级标注集 ICT_POS_MAP_SECOND  计算所二级标注集 PKU_POS_MAP_SECOND  北大二级标注集 PKU_POS_MAP_FIRST    北大一级标注集 说明： 该函数只有在NLPIR_Init函数执行成功后才能使用     18. NLPIR_GetLastErrorMsg 获取最近一条报错信息。 函数形式： const char * NLPIR_GetLastErrorMsg(); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 获取最近一条报错信息的指针。 参数： 无。 说明： 无。 以下为新词识别函数，建议脱机使用。 1. NLPIR_NWI_Start 启动新词识别。 函数形式： bool NLPIR_NWI_Start(); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回successed，否则返回false。 参数： 无 2. NLPIR_NWI_AddFile 往新词识别系统中添加待识别新词的文本文件，需要在运行 NLPIR_NWI_Start()之后，才有效。 函数形式： Int NLPIR_NWI_AddFile(const char * sFilename); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回true，否则返回false。 参数： char *sFilename：输入的文件名； 3. NLPIR_NWI_AddMem 往新词识别系统中添加一段待识别新词的内存，需要在运行 NLPIR_NWI_Start()之后，才有效。 函数形式： bool NLPIR_NWI_AddMem(const char *sText); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回true，否则返回false。 参数： char *sFilename：文件名 4. NLPIR_NWI_Complete 新词识别添加内容结束，需要在运行 NLPIR_NWI_Start()之后，才有效。 函数形式： bool NLPIR_NWI_Complete(); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回true，否则返回false。 参数： 无。 说明： 5. NLPIR_NWI_GetResult 获取新词识别的结果。 函数形式： const char * NLPIR_NWI_GetResult(bool bWeightOut=false); 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 执行结果的列表。 参数： bool bWeightOut：是否输出权重值。   6. NLPIR_NWI_Result2UserDict 将新词识别结果导入到用户词典中，需要在运行 NLPIR_NWI_Complete()之后，才有效，如果需要将新词结果永久保存，建议在执行NLPIR_SaveTheUsrDic函数。 函数形式： unsigned int NLPIR_NWI_Result2UserDict() 需要的头文件：<NLPIR.h> 返回值： 如果执行成功，返回true，否则返回false。 参数： 无。

[转载地址][Link 1]

[Center]: /images/20220608/4444f1b3c03040e2af2f96443aa95f88.png
[Link 1]: http://blog.csdn.net/yusewuhen/article/details/49337125