已有预训练文本分词模型，用已标记数据微调，用什么算法

对于已有预训练文本分词模型，可以使用迁移学习的方法，通过微调已有模型来适应新的任务。在微调过程中，可以使用基于梯度的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、自适应优化算法（例如Adam）等。

具体步骤可以如下：

1. 加载预训练的模型，将其作为初始模型。
2. 将已标记数据输入初始模型，计算模型的损失函数，并在微调过程中最小化损失函数。
3. 在微调过程中，可以尝试调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等，以优化微调效果。
4. 重复以上步骤，直到模型收敛或达到预定的微调轮数。

需要注意的是，在微调过程中，应该避免过拟合，可以使用一些正则化技术，如dropout、L1/L2正则化等来控制模型的复杂度。