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代码：

import jieba
import jieba.posseg as pseg
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 读取语料库
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    corpus = f.readlines()

# 分割语料库，获取特征和标签
X, y = [], []
for line in corpus:
    sentence, label = line.strip().split('\t')
    X.append(' '.join(jieba.cut(sentence)))
    y.append(label)

# 特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer()
X_tfidf = tfidf.fit_transform(X)

# 切分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_tfidf, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 模型评估
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 使用模型进行分词
def svm_cut(sentence):
    words = []
    for word, flag in pseg.cut(sentence):
        if clf.predict(tfidf.transform([word]))[0] == 'cut':
            words.append(word)
        else:
            for w in jieba.cut(word):
                words.append(w)
    return words

其中，`corpus.txt` 是训练数据，每行一个句子和对应的标签（`cut` 表示该句子需要被分词，`not_cut` 表示该句子不需要被分词）。`svm_cut` 函数是使用 SVM 模型进行分词的函数。