在进行文本分类（非情感分类）时，我们经常只保留实词（名、动、形）等词，为了文本分类的分词方便，HanLP专门提供了实词分词器类NotionalTokenizer，同时在分类数据集加载处理时，默认使用了NotionalTokenizer分词器。
在HanLPJava版代码库中可以查看下边的文件中的函数

1、AbstractDataSet.java文件中的AbstractDataSet方法
2、HanLPTokenizer.java文件中的segment方法
3、NotionalTokenizer.java文件中的segment方法

简单说明一下NotionalTokenizer类实现

1、初始化了一个维特比分词器实例（最短路径方法，用viterbi思想实现）
2、用CoreStopWordDictionary类的shouldInclude方法对维特比分词结果进行过滤，该方法只保留属于名词、动词、副词、形容词并且不在停用词表中的词。详见CoreStopWordDictionary.java文件中的shouldInclude(Term)方法。
对于PyHanLP的调用方法可以参考

-- coding:utf-8 --

Author：wancong

Date: 2018-04-30

from pyhanlp import *
def demo_notional_tokenizer():

""" 演示自动去除停用词、自动断句的分词器
>>> demo_notional_tokenizer()
[小区/n, 居民/n, 反对/v, 喂养/v, 流浪猫/nz, 居民/n, 赞成/v, 喂养/v, 小宝贝/nz]
[小区/n, 居民/n, 反对/v, 喂养/v, 流浪猫/nz]
[居民/n, 赞成/v, 喂养/v, 小宝贝/nz]
"""
Term =JClass("com.hankcs.hanlp.seg.common.Term")
NotionalTokenizer = JClass("com.hankcs.hanlp.tokenizer.NotionalTokenizer")

text = "小区居民有的反对喂养流浪猫，而有的居民却赞成喂养这些小宝贝"
print(NotionalTokenizer.segment(text))
for sentence in NotionalTokenizer.seg2sentence(text):
    print(sentence)

if name == "__main__":

import doctest

doctest.testmod(verbose=True)