有一个训练好pkuseg模型，通过特征提取方法，将它迁移到另一种中文语料库里，实现更精确的分词的算法

迁移学习是指将一个模型在一个领域的训练结果应用到另一个领域的问题中，以提高模型的泛化能力和性能。对于分词算法，可以通过迁移学习将一个在一个语料库上训练好的模型迁移到另一个语料库上，以提高分词的精确度。

具体实现方法可以参考以下步骤：

1. 准备好源语料库和目标语料库，并将它们进行预处理（如分词、去重、标注等），以便进行后续的训练和评估。

2. 使用源语料库训练一个基础的分词模型，比如pkuseg模型。

3. 使用特征提取方法，提取源语料库和目标语料库的共同特征，比如词频、词性、上下文等。这些特征可以帮助模型更好地理解语言的结构和规律。

4. 使用提取到的特征，对基础模型进行迁移学习，并在目标语料库上进行微调。这样可以保留原始模型的优良特性，同时更好地适应新的语料库。

5. 对微调后的模型进行评估，并根据需要进行调整和优化，以达到更好的分词效果。

需要注意的是，迁移学习需要足够的源数据和目标数据，以及合适的特征提取方法和模型调整策略。同时，还需要考虑源语料库和目标语料库之间的差异，以及不同领域之间的语言特点和规律。