HanLP是一個開源的自然語言處理工具包，可以進行分詞、詞性標注、命名實體識別等任務。如果想要自定義命名實體識別（Named Entity Recognition，簡稱NER）模型，可以按照以下步驟進行：
準備訓練數據：收集一些包含自定義命名實體的文本數據，并進行標注，標注每個實體的起始位置和終止位置，并指定實體的類型。可以使用BIO標注法，即將實體的起始位置標記為"B"（Beginning），將實體的中間位置標記為"I"（Inside），將實體的結束位置標記為"O"（Other）。
配置模型：使用HanLP提供的配置文件進行模型的配置，配置文件中需要指定各種特征（如詞性、上下文、字形等）的提取方法和權重，以及模型的結構和參數。
訓練模型：使用準備好的訓練數據對模型進行訓練，可以使用機器學習算法（如條件隨機場、最大熵模型）進行訓練，并根據驗證集的性能進行模型的調參。
評估模型：使用測試集對訓練好的模型進行評估，計算模型在命名實體識別任務上的準確率、召回率和F1值等指標，評估模型的性能。
使用模型：將訓練好的模型應用于實際的命名實體識別任務中，輸入一段文本，模型會輸出識別出的命名實體及其類型。
需要注意的是，自定義命名實體識別模型需要具備一定的語料庫和訓練時間，且需要有一定的機器學習和自然語言處理的知識基礎。如果沒有相關的經驗和資源，也可以使用HanLP提供的預訓練模型，其中已經包含了一些常見的命名實體類型（如人名、地名、組織名等）。
