百度飞浆的LAC模型实现步骤

LAC是百度飞桨（PaddlePaddle）开源的一款中文分词工具，下面是LAC模型的实现步骤：

1. 安装PaddlePaddle深度学习框架。

2. 下载并解压LAC的预训练模型文件。

3. 加载模型权重，创建模型对象。

import paddlehub as hub

# 加载LAC模型
model = hub.Module(name="lac")

4. 输入要分词的文本，调用模型的cut方法进行分词。

# 分词
text = "百度是一家高科技公司"
result = model.cut(text=text, use_gpu=False, batch_size=1)
print(result)

5. 输出结果。

[['百度', '是', '一家', '高科技', '公司']]

除了分词，LAC还支持词性标注、命名实体识别等功能，具体使用方法可以参考官方文档。