需求是統計一篇文章、一段話中各種詞彙出現的次數，比如有一篇文章如下：爲維護人民健康提供有力保障，希望統計文章中的高頻詞，如下結果
難點在於分詞，例如這段換：工信處女幹事每月經過下屬科室都要親口交代24口交換機等技術性器件的安裝工作,如果分的不好，那會十分的尷尬！！！
找了很多工具，在網上發現一個比較合適的分詞算法，且是用java實現的，經過簡單改動，實現了功能，代碼放在gitee上，地址：https://gitee.com/langhu/jieba-analysis-mend
導下項目後長這個樣子：
直接運行com.qianxinyao.analysis.jieba.keyword包下的main方法即可
問題：在這個工具中，通過訓練過的算法，給出了很多詞彙切割的標準，但發現有些新詞彙，特別是專有詞彙它並不能很好的識別，比如文中的新冠肺炎，它就拆成了新冠和肺炎，這個怎麼處理呢？
1、要麼你去訓練算法，如果你牛。
2 直接改分詞規則（可能會破壞算法的合理性），我不牛，所以我改
怎麼改，肯定不能瞎改，找到dict.txt，找一個和你要統計的詞彙，在拼音順序上差不多的詞，直接按照它的格式來，如下：我想加一個新冠肺炎，於是找到了它的鄰居新官，沒的說，複製新官改成新冠肺炎，再試一下截圖如下：
