用来微调的数据是普通文本，用svm微调结巴模型，形成新的中文分词模型，代码

以下是使用SVM微调结巴分词模型的Python代码示例：

import jieba
import numpy as np
from sklearn import svm

# 加载结巴分词模型
jieba.load_userdict('userdict.txt')

# 加载训练数据
with open('train.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    train_data = f.readlines()

# 分离出特征和标签
X_train = []
y_train = []
for line in train_data:
    line = line.strip().split('\t')
    X_train.append(line[0])
    y_train.append(line[1])

# 将特征转化为向量表示
def feature2vec(text):
    vec = np.zeros(len(jieba.lcut(text)))
    for i, word in enumerate(jieba.lcut(text)):
        if word in feature_words:
            vec[i] = 1
    return vec

# 提取文本特征
feature_words = set()
for text in X_train:
    feature_words |= set(jieba.lcut(text))

# 将特征转化为向量表示
X_train_vec = [feature2vec(text) for text in X_train]

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

# 保存模型
def predict(text):
    vec = feature2vec(text)
    return clf.predict([vec])[0]

# 测试模型
print(predict('我爱北京天安门'))

其中，训练数据`train.txt`中每一行为一个样本，包括文本特征和标签，用`\t`分隔。在特征提取中，我们使用结巴分词将文本转化为词语，然后将出现在训练数据中的词语作为特征，用0/1表示该词语是否出现在文本中。最后，我们使用SVM分类器进行训练，并用训练好的模型进行预测。