如何从github下载pkuseg
时间: 2024-06-08 13:11:05 浏览: 12
你可以通过以下步骤从GitHub下载pkuseg:
1. 打开pkuseg的GitHub页面:https://github.com/lancopku/pkuseg-python
2. 点击绿色的“Code”按钮,选择“Download ZIP”或者“Open with GitHub Desktop”。
3. 如果选择“Download ZIP”,则会下载一个压缩文件,解压后即可使用pkuseg。
4. 如果选择“Open with GitHub Desktop”,则需要先安装GitHub Desktop软件,然后在GitHub Desktop中进行下载和管理。
注意:下载完成后,需要按照pkuseg的使用说明进行安装和配置。
相关问题
加载pkuseg的news模型
你可以按照以下步骤加载pkuseg的news模型:
1. 首先,你需要安装pkuseg模块。可以使用以下命令进行安装:
```
!pip install pkuseg
```
2. 然后,你需要导入pkuseg模块和其它必要的库:
```
import pkuseg
import os
```
3. 接下来,你需要下载pkuseg.news.w2v模型文件。可以使用以下命令下载:
```
!wget https://github.com/lancopku/pkuseg-python/raw/master/pkuseg/resources/pkuseg.news.w2v.zip
```
4. 解压下载的文件:
```
!unzip pkuseg.news.w2v.zip
```
5. 最后,你可以通过以下代码加载pkuseg.news.w2v模型:
```
seg = pkuseg.pkuseg(model_name=os.path.join('pkuseg', 'news', 'pkuseg.news.w2v'))
```
注意,这里需要将模型文件路径传递给pkuseg.pkuseg()函数。在这个例子中,我们将模型文件放在了当前工作目录下的pkuseg/news目录中。
好了,现在你已经成功加载了pkuseg的news模型,可以使用seg.cut()方法对文本进行分词了。
https://github.com/lancopku/pkuseg-python/tree/master/pkuseg/models网页内容
这是一个GitHub仓库,其中包含了lancopku团队开发的基于深度学习的中文分词模型pkuseg-python。在该仓库中的pkuseg/models目录下,存储了该模型的训练数据和模型参数。该模型的使用方法可以参考pkuseg官方文档:https://pypi.org/project/pkuseg/
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