修改上述代码，使用RNN模型进行词性标注

好的，使用RNN模型进行词性标注需要进行以下步骤：

1. 构建词汇表，将文本中的词语映射成整数编号；
2. 将文本分成训练集和测试集；
3. 将文本转换成模型输入的序列形式；
4. 设计RNN模型，包括Embedding层、RNN层和输出层；
5. 训练模型，通过反向传播算法优化模型参数；
6. 对测试集进行预测，计算模型的准确率。

下面是修改后的代码：

import jieba
import pynlpir
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False))

# 打开pynlpir分词器
pynlpir.open()

# 对分词后的词语进行词性标注
pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True)

# 将词汇表映射成整数编号
vocab = set(word_list)
vocab_size = len(vocab)
word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}
int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}

# 将词语和词性标记映射成整数编号
pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list)
num_tags = len(pos_tags)
tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)}
int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)}

# 将文本和标签转换成整数序列
X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list])
y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list])

# 将数据划分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 定义模型参数
embedding_size = 128
rnn_size = 256
batch_size = 128
epochs = 10

# 定义RNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size),
    tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test))

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)

# 计算模型准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

# 将模型保存到文件中
model.save('model.h5')

这段代码使用了TensorFlow 2.0版本的Keras API来构建RNN模型，包括Embedding层、SimpleRNN层和输出层。其中，Embedding层用于将整数编号的词语映射成密集向量表示；SimpleRNN层用于处理序列数据，并将输出传递到输出层进行预测。最后，通过训练模型和对测试集进行预测，计算模型的准确率。