编译报错，改.withColumn("title_seg", hanlp_seg(col("title"))也报错

如果你在使用 `withColumn` 函数时出现编译错误，可能是因为你没有正确导入相关的包或类。以下是一个可能的解决方案：

import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf, array, lit}
import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType}
import com.hankcs.hanlp.HanLP

// 定义一个名为 hanlp_seg 的 UDF 函数
val hanlp_seg = udf((text: String) => HanLP.segment(text).toString.split(" "))

// 创建一个包含两列（id 和 title）的 DataFrame 示例
val df = Seq((1, "这是一段中文文本"), (2, "这是另一段中文文本")).toDF("id", "title")

// 使用 withColumn 函数和 hanlp_seg 函数添加一个名为 title_seg 的新列
val newDf = df.withColumn("title_seg", hanlp_seg(col("title")))

// 显示结果
newDf.show()

在上面的示例代码中，我们首先正确导入了需要使用的类和函数。然后，我们定义了一个名为 `hanlp_seg` 的 UDF 函数，该函数使用 HanLP 对输入的文本进行分词，并返回分词结果。接着，我们创建了一个 DataFrame 示例，包含两个列（`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。最终，我们使用 `show` 函数显示了新的 DataFrame。