【深度学习入门案例】LAC词法分析

文章目录

一、准备数据

二、读取数据

三、加载预训练模型

四、预测

五.完整源码

一、准备数据

创建ci.txt文档：

二、读取数据

#读取数据 with open("ci.txt", 'r') as f: test_text = [] for line in f: test_text.append(line.strip()) print(test_text)

1

2

3

4

5

6

返回：

三、加载预训练模型

LAC网络框架为BiGRU+CRF，整体框架图：

代码为：

import paddlehub as hub module = hub.Module(name="lac")

1

2

四、预测

PaddleHub对于支持一键预测的module，可以调用module的相应预测API，完成预测功能。

results = module.lexical_analysis(texts=test_text) for result in results: print(result)

1

2

3

4

返回：

后面的tag看不懂？词性和专名类别标签集合如下表：

五.完整源码

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

深度学习

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。