seg = pkuseg.pkuseg(model_name=r"C:\Users\13974\Desktop\统计建模选题\news", user_dict=None)中modelname的参数是模型还是参数数据

时间: 2023-12-14 17:02:29 浏览: 109
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关于模型名称与模型中参数确定的几个问题[定义].pdf

在pkuseg中，model_name参数是指分词所使用的模型文件的路径，它是一个已经训练好的模型文件。该模型文件包含了分词所需的参数数据和模型结构，因此你可以将它看作是模型和参数数据的组合。在上面的示例中，model_name参数指定的是一个已经训练好的模型文件，其路径是"C:\Users\13974\Desktop\统计建模选题\news"。
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seg = pkuseg.pkuseg(model_name='news')

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请逐行分析下面代码import pkuseg seg = pkuseg.pkuseg(model_name='medicine') text = seg.cut('我爱北京天安门') print(text)

这段代码是在导入 pkuseg 包，然后使用 pkuseg 中的 pkuseg 类创建了一个对象 seg，参数 model_name='medicine' 指定了该对象使用的模型为 medicine，即医学领域的分词模型。接着，使用 seg 对象的 cut 方法对文本 '...

import csv import spacy_pkuseg as pkuseg import re import matplotlib.pyplot as plt # 创建分词对象 seg = pkuseg.pkuseg(model_name="mixed") # 读取csv文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江省体育产业数据/si_data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) data = [] for row in csv_reader: data.extend(row) # 进行分词 seg_list = seg.cut(' '.join(data)) 如何将每一行的分词结果保存在一个新的csv文件中

seg = pkuseg.pkuseg(model_name="mixed") # 读取csv文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江省体育产业数据/si_data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) data = [] ...

为什么得到了一个空的文件 import csv import spacy_pkuseg as pkuseg import re # 创建分词对象 seg = pkuseg.pkuseg(model_name="mixed") # 读取csv文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江分词.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) data = [] for row in csv_reader: data.extend(row) # 进行分词 seg_list = seg.cut(' '.join(data)) #设置停用词 content = open('/Users/rachel_lrq/Desktop/实习/哈工大停用词表.txt',encoding="gbk") stop_words = [] for c in content: c = re.sub('\n|\r','',c) stop_words.append(c) with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer

seg = pkuseg.pkuseg(model_name="mixed") # 读取csv文件 with open('/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江分词.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) data = [] for row in csv_...

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 替换掉代码中的cv2模块，实现相同功能

silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = Image.fromarray(silce_seg.astype('uint8')) silce_seg = ImageOps.autocontrast(silce_seg, cutoff=1) ...

import pkuseg from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.svm import SVC import joblib #加载 pkuseg 预训练模型 seg = pkuseg.pkuseg() #加载用来微调数据 with open("D:\统计数据原始数据\贵港市港南区：高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: train = f.readlines() #对微调数据进行分词处理 train_seg = [] for line in train: seg_list = seg.cut(line.strip()) train_seg.append(' '.join(seg_list)) #print(train_seg) #加载标签数据 with open("D:\用来微调的模型\分词后贵港市港南区：高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: label = f.readlines() #将标签数据转换为数字标签 label_dict = {} num_labels = 0 for line in label: if line.strip() not in label_dict: label_dict[line.strip()] = num_labels num_labels += 1 y_train = [label_dict[line.strip()] for line in label] #使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为向量表示 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(train_seg) #使用 SVM 进行分类 svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train)

这段代码是使用 pkuseg 对文本进行分词处理，然后使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为向量表示，最后使用 SVM 进行分类。具体来说，先读取微调数据和标签数据，对微调数据进行分词处理，将标签数据转换为数字标签...

docs = pkuseg.pkuseg.cut(docs) TypeError: cut() missing 1 required positional argument: 'txt'

result = seg.cut(text) # 对文本进行分词 在这个示例中，我们首先创建了一个 pkuseg 实例 seg，然后将要分词的文本传递给 cut() 方法进行分词。如果你还有其他问题，请提供更多的上下文信息，我会尽力...
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