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概述：字符正规化是指在分词之前把繁体转成简体、大写转成小写等，在自然语言处理中这是必不可以的一个步骤！在hanlp中的实现方法是基于词典的，也就是正规则字符对照表。就是“data/dictionary/other/CharTable.txt” 这个词典，打开后是下面这个样子的！
«=《
「=“
」=”
『=‘
』=’
【=《
〗="
〝="
〞="
と=之
ふ=子
ル=儿
ㄖ=日
丟=丢
在java程序中如何实现呢，相信大部分人会想用到用HashMap缓存起来不就可以了吗！当然，这个方法是可行的，但是HashMap在数据量比较大时，时间复杂度是接近O(n)的。这也是为什么加载词典用trie树，而不是直接用HashMap的原因了,当然内存也是一个方面，本篇文章不会讨论！下面我们来看下hanlp代码里的具体实现。
在hanlp中，是采用一维数据实现的，下面一步步来看源码的实现！源码位于com.hankcs.hanlp.HanLP包下的CharTable类中，这个类主是要加把 CharTable.txt加载到一维数组中。为了方便阅读，下面直接在代码中加入注释!
在分词之前会首化调用正规化接口（在启用正规化的情况下）
public List
{
assert text != null;
if (HanLP.Config.Normalization)
{
CharTable.normalization(text);//执行正规化
}
return segSentence(text);
}
下面来看下CharTable.normalization(text);这个函数的实现：这个函数极其简单，就是对text中的每个字符查询一维数据COVERT,看到这里应该就能明白，正规化最重要的就是加载txt文件到CONVERT数组中
public static void normalization(char[] charArray)
{
assert charArray != null;
for (int i = 0; i < charArray.length; i++)
{
charArray[i] = CONVERT[charArray[i]];
}
}
下面看具本的代码，敝人在代码中都加入了注释，此处不再另行讲解
/**
* 字符正规化表
* @author hankcs
*/
public class CharTable
{
/**
* 正规化使用的对应表
* 存储原理是CONVERT[line.charAt(0)] = CONVERT[line.charAt(2)];
* line.charAt(0)是词典中的源始字符（如①），line.charAt(2)是正规化后的字符（如一）
* ①=一
* ②=二
* ④=四
* ⑤=伍
* 这样以来在正规化时直接 charArray[i] = CONVERT[charArray[i]];就可以了，时间复杂度是O(1)
*/
public static char[] CONVERT;
static
{
long start = System.currentTimeMillis();
if (!load(HanLP.Config.CharTablePath))//通过static语句块加载词典，hanlp中所有的词典都是这种方法加载的
{
logger.severe("字符正规化表加载失败");
System.exit(-1);
}
logger.info("字符正规化表加载成功：" + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
}
/**
* 首先偿试加载CharTable.txt.bin序列化词典，首次编译好词典会序列化到CharTable.txt.bin中
* 如果CharTable.txt.bin不存在，则加载CharTable.txt文件
* 对于这个词典来说加载CharTable.txt.bin和CharTable.txt在效率上基本上是没有区别的，因为不存在编译的过程
* 便CoreNatureDictionary.txt这类词典因为要编译成trie树，是需要一定时间的
* @param path
* @return
*/
private static boolean load(String path)
{
String binPath = path + Predefine.BIN_EXT;
if (loadBin(binPath)) return true;//二进制的词典存在直接读入到CONVERT数组中即可
CONVERT = new char[Character.MAX_VALUE + 1];
for (int i = 0; i < CONVERT.length; i++)//这个循环用来初始化数组，避免在使用时出现null的情况
{
CONVERT[i] = (char) i;
}
IOUtil.LineIterator iterator = new IOUtil.LineIterator(path);//读入txt对照表
while (iterator.hasNext())
{
String line = iterator.next();
if (line == null) return false;
if (line.length() != 3) continue;
CONVERT[line.charAt(0)] = CONVERT[line.charAt(2)];//这个其实就是正规化时的对照表，虽然简单的一条语句就实现了， 但是这种思考问题的方式和编码风格还是非常值和得学习的
}
logger.info("正在缓存字符正规化表到" + binPath);
IOUtil.saveObjectTo(CONVERT, binPath);
return true;
}
/**
* 这个函数主要用来加载.bin对照表到CONVERT数组中
* @param path
* @return
*/
private static boolean loadBin(String path)
{
try
{
ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(IOUtil.newInputStream(path));
CONVERT = (char[]) in.readObject();
in.close();
}
catch (Exception e)
{
logger.warning("字符正规化表缓存加载失败，原因如下：" + e);
return false;
}
return true;
}
/**
* 将一个字符正规化
* @param c 字符
* @return 正规化后的字符
*/
public static char convert(char c)
{
return CONVERT[c];
}
public static char[] convert(char[] charArray)
{
char[] result = new char[charArray.length];
for (int i = 0; i < charArray.length; i++)
{
result[i] = CONVERT[charArray[i]];
}
return result;
}
public static String convert(String charArray)
{
assert charArray != null;
char[] result = new char[charArray.length()];
for (int i = 0; i < charArray.length(); i++)
{
result[i] = CONVERT[charArray.charAt(i)];
}
return new String(result);
}
/**
* 正规化一些字符（原地正规化）
* @param charArray 字符
*/
public static void normalization(char[] charArray)
{
assert charArray != null;
for (int i = 0; i < charArray.length; i++)
{
charArray[i] = CONVERT[charArray[i]];
}
}
}
文章来源于亚当-adam的博客
工商网监
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