在Linux系统中使用`su`命令主要是用来切换用户身份，而不是直接用来建立文字模型。如果您是想在Linux环境下建立文字模型，通常需要使用编程语言和机器学习框架来完成。以下是一个简化的步骤，说明如何在Linux系统中使用Python和TensorFlow建立简单的文字模型：

安装必要的软件包

您需要安装Python和TensorFlow。可以通过以下命令进行安装：

```bash

sudo apt-get update

sudo apt-get install python3-pip

pip3 install tensorflow

```

编写Python脚本

接下来，您需要编写一个Python脚本，用于训练文字模型。以下是一个简单的例子：

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

文本数据

texts = ['这是一个示例文本', '这是另一个示例文本', '还有第三个文本']

分词

tokenizer = Tokenizer()

tokenizer.fit_on_texts(texts)

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

填充序列

maxlen = 10

padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

构建模型

model = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index)+1, output_dim=32, input_length=maxlen),

tf.keras.layers.LSTM(64),

tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

])

编译模型

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

训练模型

model.fit(padded_sequences, [1, 1, 1], epochs=10)

```

运行脚本

在终端中，切换到脚本所在的目录，然后运行以下命令：

```bash

python3 your_script_name.py

```

注意事项

1. 数据准备：在上述示例中，我们使用了非常简单的文本数据。在实际应用中，您需要准备更多的数据来训练模型。

2. 模型调整：根据您的需求，您可能需要调整模型结构、参数等。

3. 运行环境：确保您的系统已经安装了Python和TensorFlow。

以上步骤仅为建立文字模型的基础示例。实际应用中，建立有效的文字模型需要更多的数据预处理、模型设计和调优工作。