一、前言
在人们日常的使用中，往往需要输入一些较为专业的词语，而这些词语可能并不在普通的输入法或者搜索框中预设的词库中，因此需要使用自己搭建的词库来进行输入。本文将介绍自建词库的原理及实现方法。
二、自建词库的原理
自建词库的原理比较简单，就是将需要输入的词语收集起来，存储到一个特定的文件中，然后通过输入法或者搜索框提取该文件中的数据进行匹配。实现起来，主要分为以下步骤：
1. 收集需要添加的词语：用户需要将需要添加的词语按照一定的规则进行归类，比如常用的分类有专业词汇、人名、地名、公司名、品牌名等等。
2. 存储词语到文件：将归类好的词语存储到一个特定格式的文件中，通常可以使用文本文件或者XML文件进行存储。
3. 提取文件中的词语：通过输入法或者搜索框提取文件中的词语数据，进行查找匹配。
三、实现方法
下面将介绍实现方法，以自建智能输入法的词库为例。
1. 处理输入和插入
首先，在自己的app中需要提供输入框和键盘，这个可以使用系统输入框和键盘，也可以自己开发。处理输入时，需要对每次输入的内容进行预处理，比如将所有的大写字母转换成小写字母，去除所有的符号等等。
当用户输入一个特定符号，比如“@”时，就可以进行自动补全。这里使用一个类似于Twitter和微信公众号的@符号，表示输入一个已存在的成员的名字，提醒同时@到这个成员。
在输入的时候，通过AI算法实时进行联想，给出与用户想输入的词义相关的单词的推荐。例如，当用户输入“ren”,自动提示出“人民”、“认证”、“renren.com”等词语供用户选择，或者提供一个搜索框，来查询与输入内容相关的词语。
2. 数据存储
选择一种适合你的数据存储方式，比如SQLite、Realm等。在存储的时候可以选择将不同种类的词语保存在不同的表中，比如人名、品牌名、公司名、地名等等。
每个表包含至少两列记录信息：一个是词汇，另一个是权重。权重是指该词汇相对于其它词汇的优先级，可以是用户使用词汇的次数或它们的等级，用于决定哪个单词将首先出现。
3. 数据库的交互
当用户输入一个新单词并按下空格键或转至下一输入字段时，它将发送到你的app程序进行处理。你可以查询数据库并返回匹配的词语，然后在弹出窗口中列出特定的匹配结果。如果用户选择了 Result Set 中的一项，则你的app程序将在输入框中插入你所选择的单词，完整的词语尾部和标点符号也适时在输入框中自动补全。
四、总结
至此，自建词库的实现方法已经讲解完毕。实际上，词库这个问题已经不再是单一的问题了，而是和更加复杂的NLP相关联的。自建词库的目的并不是完善系统的NLP功能，而是方便用户在平时使用时输入一些较为专业的词语。如果在实现过程中有任何疑问，可以参考其他相关教程或者API文档。
