给我一个用svc函数微调中文分词模型的例子

好的，以下是一个使用`sklearn.svm.SVC`函数微调中文分词模型的例子：

import jieba
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 分词
df["text"] = df["text"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df["text"], df["label"], test_size=0.2, random_state=42)

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)

# 构建SVM分类器
svm_clf = SVC(kernel="linear", C=1)

# 训练模型
svm_clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行评估
print("Accuracy:", svm_clf.score(X_test, y_test))

在这个例子中，我们使用`jieba`库对中文文本进行分词，然后使用`CountVectorizer`将文本表示成词频矩阵，最后使用`SVC`函数构建SVM分类器，并对模型进行训练和评估。在实际应用中，我们可以根据需要微调模型的超参数，如SVM的惩罚参数C等，以获得更好的性能。