LAC 词法分析

本示例展示如何使用LAC Module进行预测。

LAC是中文词法分析模型，可以用于进行中文句子的分词/词性标注/命名实体识别等功能，关于模型的细节参见模型介绍。

命令行方式预测

cli_demo.sh给出了使用命令行接口(Command Line Interface)调用Module预测的示例脚本， 通过以下命令试验下效果。

$ hub run lac --input_text "今天是个好日子"
$ hub run lac --input_file test.txt --user_dict user.dict

test.txt 存放待分词文本， 如：

今天是个好日子  
今天天气晴朗

user.dict为用户自定义词典，可以不指定，当指定自定义词典时，可以干预默认分词结果。 词典包含三列，第一列为单词，第二列为单词词性，第三列为单词词频，以水平制表符\t分隔。词频越高的单词，对分词结果影响越大，词典样例如下：

天气预报        n       400000  
经      v       1000  
常      d       1000  

NOTE:

• 该PaddleHub Module使用词典干预功能时，依赖于第三方库pyahocorasick，请自行安装；
• 请不要直接复制示例文本使用，复制后的格式可能存在问题；

通过Python API预测

lac_demo.py给出了使用python API调用PaddleHub LAC Module预测的示例代码， 通过以下命令试验下效果。

python lac_demo.py