.withColumn("title_seg", hanlp_seg(lit("title")))编译报错，hanlp_seg是UDF函数

如果 `hanlp_seg` 是一个自定义的 UDF 函数，你需要先将它注册到 SparkSession 中，然后才能在 DataFrame 中使用它。以下是示例代码：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType
from pyhanlp import HanLP

# 创建一个名为 hanlp_seg 的 UDF 函数
@udf(returnType=ArrayType(StringType()))
def hanlp_seg(text):
    return HanLP.segment(text).toString().split()

# 注册 hanlp_seg 函数
spark.udf.register("hanlp_seg", hanlp_seg)

# 创建一个 DataFrame 示例
df = spark.createDataFrame([(1, "这是一段中文文本"), (2, "这是另一段中文文本")], ["id", "title"])

# 使用 hanlp_seg 函数添加新列 title_seg
new_df = df.withColumn("title_seg", hanlp_seg("title"))

# 显示结果
new_df.show()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个名为 `hanlp_seg` 的 UDF 函数，它使用 HanLP 对输入的文本进行分词，并返回分词结果。然后，我们使用 `spark.udf.register` 函数将 `hanlp_seg` 函数注册到 SparkSession 中。接着，我们创建了一个 DataFrame 示例，包含两列（`id`和`title`）。最后，我们使用 `withColumn` 函数和 `hanlp_seg` 函数添加了一个名为 `title_seg` 的新列，该列包含对 `title` 列进行分词后的结果。