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e33307bd
编写于
12月 23, 2019
作者:
S
Steffy-zxf
提交者:
GitHub
12月 23, 2019
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demo/lac/README.md
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e33307bd
# LAC
# LAC
词法分析
## 关于
本示例展示如何使用LAC Module进行预测。
LAC是中文词法分析模型,可以用于进行中文句子的分词/词性标注/命名实体识别等功能,关于模型的
训练细节,请查看
[
LAC
](
https://github.com/baidu/lac
)
LAC是中文词法分析模型,可以用于进行中文句子的分词/词性标注/命名实体识别等功能,关于模型的
细节参见
[
模型介绍
](
https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=lac&en_category=LexicalAnalysis
)
## 准备工作
在运行本目录的脚本前,需要先安装1.3.0版本以上的PaddlePaddle(如果您本地已经安装了符合条件的PaddlePaddle版本,那么可以跳过
`准备工作`
这一步)。
## 命令行方式预测
`cli_demo.sh`
给出了使用命令行接口(Command Line Interface)调用Module预测的示例脚本
通过以下命令试验下效果
如果您的机器支持GPU,我们建议下载GPU版本的PaddlePaddle,使用GPU进行训练和预测的效率都比使用CPU要高。
```
shell
# 安装GPU版本的PaddlePaddle
$
pip
install
--upgrade
paddlepaddle-gpu
$
hub run lac
--input_text
"今天是个好日子"
$
hub run lac
--input_file
test.txt
--user_dict
user.dict
```
test.txt 存放待分词文本, 如:
如果您的机器不支持GPU,可以通过下面的命令来安装CPU版本的PaddlePaddle
```
shell
# 安装CPU版本的PaddlePaddle
$
pip
install
--upgrade
paddlepaddle
```
text
今天是个好日子
今天天气晴朗
```
user.dict为用户自定义词典,可以不指定,当指定自定义词典时,可以干预默认分词结果。
词典包含三列,第一列为单词,第二列为单词词性,第三列为单词词频,以水平制表符
\t
分隔。词频越高的单词,对分词结果影响越大,词典样例如下:
在安装过程中如果遇到问题,您可以到
[
Paddle官方网站
](
http://www.paddlepaddle.org/
)
上查看解决方案。
```
text
天气预报 n 400000
经 v 1000
常 d 1000
```
## 命令行方式预测
**NOTE:**
`cli_demo.sh`
给出了使用命令行接口(Command Line Interface)调用Module预测的示例脚本
通过以下命令试验下效果
*
该PaddleHub Module使用词典干预功能时,依赖于第三方库pyahocorasick,请自行安装
*
请不要直接复制示例文本使用,复制后的格式可能存在问题
```
shell
$
sh cli_demo.sh
```
## 通过Python API预测
...
...
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