117笔记问答HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，可以进行分词、词性标注、命名实体识别等任务。如果想要自定义命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）模型，可以按照以下步骤进行：
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准备训练数据：收集一些包含自定义命名实体的文本数据，并进行标注，标注每个实体的起始位置和终止位置，并指定实体的类型。可以使用BIO标注法，即将实体的起始位置标记为"B"（Beginning），将实体的中间位置标记为"I"（Inside），将实体的结束位置标记为"O"（Other）。
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配置模型：使用HanLP提供的配置文件进行模型的配置，配置文件中需要指定各种特征（如词性、上下文、字形等）的提取方法和权重，以及模型的结构和参数。
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训练模型：使用准备好的训练数据对模型进行训练，可以使用机器学习算法（如条件随机场、最大熵模型）进行训练，并根据验证集的性能进行模型的调参。
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评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型在命名实体识别任务上的准确率、召回率和F1值等指标，评估模型的性能。
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使用模型：将训练好的模型应用于实际的命名实体识别任务中，输入一段文本，模型会输出识别出的命名实体及其类型。
需要注意的是，自定义命名实体识别模型需要具备一定的语料库和训练时间，且需要有一定的机器学习和自然语言处理的知识基础。如果没有相关的经验和资源，也可以使用HanLP提供的预训练模型，其中已经包含了一些常见的命名实体类型（如人名、地名、组织名等）。