【深度學習入門案例】LAC詞法分析

文章目錄

一、準備數據

二、讀取數據

三、加載預訓練模型

四、預測

五.完整源碼

一、準備數據

創建ci.txt文檔：

二、讀取數據

#讀取數據 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、加載預訓練模型

LAC網絡框架為BiGRU+CRF，整體框架圖：

代碼為：

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

1

2

四、預測

PaddleHub對于支持一鍵預測的module，可以調用module的相應預測API，完成預測功能。

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？詞性和專名類別標簽集合如下表：

五.完整源碼

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

深度學習

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。