输出上面代码的准确率、召回率、F1值等指标

由于上面代码中没有标注数据集，无法计算准确率、召回率、F1值等指标。这里提供一个基于 icwb2 和 MSR 数据集的中文分词指标计算工具，可供参考：

https://github.com/zhanzecheng/Chinese_segment_evaluation

使用方法如下：

1. 下载数据集

从 icwb2 官网下载数据集：http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/

下载后解压缩，得到以下文件：

- msr_test.utf8：MSR 测试集
- msr_training.utf8：MSR 训练集
- pku_test.utf8：PKU 测试集
- pku_training.utf8：PKU 训练集

2. 安装依赖

使用 pip 安装依赖：

pip install numpy

3. 下载评测工具

从 GitHub 下载评测工具：https://github.com/zhanzecheng/Chinese_segment_evaluation

下载后解压缩，得到以下文件：

- evaluation.py：评测脚本
- gold：标注数据
- test：分词结果

4. 运行评测工具

将上面代码中的分词结果写入 test 文件夹中的文件，例如：

今天 天气 很 好 ， 我们 一起 去 外面 玩 吧 。

将数据集中的标注数据复制到 gold 文件夹中的文件中，例如：

今天 天气 很 好 ， 我们 一起 去 外面 玩 吧 。

运行评测脚本：

python evaluation.py

评测结果会输出准确率、召回率、F1值等指标。