用svm微调结巴模型，形成新的中文分词模型，用来微调的数据是普通文本，代码

以下是用SVM微调结巴分词模型的代码：

import jieba
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 加载结巴分词模型
jieba.initialize()

# 加载训练数据
with open('train.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.readlines()
    
# 分离训练样本和标签
texts = [line.split('\t')[0] for line in data]
labels = [line.split('\t')[1].strip() for line in data]

# 对训练样本进行分词
corpus = [' '.join(jieba.cut(text)) for text in texts]

# 将文本转换成向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
score = svm.score(X_test, y_test)
print('Test score:', score)

# 保存模型
import pickle
with open('svm_jieba.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump((vectorizer, svm), f)

在上述代码中，我们首先使用jieba对训练样本进行分词处理，然后使用sklearn的CountVectorizer将文本转换成向量表示，最后使用SVM进行分类。

训练完成后，我们可以将模型保存起来，以便后续使用：

# 加载模型
import pickle
with open('svm_jieba.pkl', 'rb') as f:
    vectorizer, svm = pickle.load(f)

# 使用模型进行预测
text = '这是一段待分词的中文文本'
text_vec = vectorizer.transform([' '.join(jieba.cut(text))])
label = svm.predict(text_vec)[0]
print('Label:', label)

在上述代码中，我们首先从文件中加载模型，然后使用jieba对待分词的文本进行处理，将其转换成向量表示，最后使用SVM模型进行分类。