【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)

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")

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)

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

# coding=gbk
"""
作者：川川
@时间  : 2021/8/29 22:10
群：970353786
"""
#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)
#加载模块
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="lac")
## 预测
results = module.lexical_analysis(texts=test_text)

for result in results:
    print(result)