如何使用预训练模型pkuseg完成微调
时间: 2023-06-27 22:03:12 浏览: 288
要使用预训练模型pkuseg完成微调,可以按照以下步骤操作:
1. 准备数据集:准备一个包含已经分好词的数据集,并将其划分为训练集和测试集。
2. 安装pkuseg:使用pip命令安装pkuseg。
3. 下载预训练模型:从官网下载已经训练好的模型,例如"pku"模型或者"msra"模型。
4. 加载预训练模型:使用pkuseg自带的load_model函数加载预训练模型。
5. 进行微调:使用pkuseg自带的train函数进行微调。train函数需要传入训练集、测试集、词表、模型保存路径等参数。
6. 测试微调效果:使用pkuseg自带的test函数进行测试微调效果。
示例代码如下:
```python
import pkuseg
# 准备数据集
train_data = [("我爱北京天安门", "我 爱 北京 天安门"), ("今天天气真好", "今天 天气 真 好")]
test_data = [("你在哪里", "你 在 哪里"), ("我在家里", "我 在 家里")]
# 下载预训练模型
pkuseg.download()
# 加载预训练模型
seg = pkuseg.pkuseg(model_name='web')
# 进行微调
seg.train(train_data=train_data, test_data=test_data, save_dir='./model/')
# 测试微调效果
result = seg.test(test_data=test_data)
print(result)
```
这段代码中,我们使用了pkuseg自带的"web"模型进行微调,并将微调后的模型保存在"./model/"文件夹中。我们还使用了train函数进行微调,test函数进行测试。