hanlp,jieba,nlpir分词工具安装报错完全解决方案

hanlp问题分析及解决方案

windows环境分析

github地址
可以看到setup.py最下方两行安装环境要求

1.最重要的python环境要求，python>=3.6，如果不满足，那需要升级python。
2.首先因为Hanlp原来是Java的一个jar包，只是后来被引进到python中，因此JDK环境是必不可少的。
3.micrsoft c++ 14.0，该组件是很多软件的运行库，包括一些游戏，需要安装。
4.fasttext==0.9.1，笔者在安装过程中要到了该错误，一会单独安装。
5、最新的hanlp2.0版本要求tensorflow=2.1.0版本，这里如果网速有问题，应该单独安装。

解决方案

1.由于笔者本机已安装过java jdk1.8.0_202版本，这里就不再赘述jdk的安装过程了。
【基本上就是下载安装->更改环境变量->打开命令框，输入java与javac命令有输出，不报错，则证明安装成功->你也可以通过java -version查看已安装java的版本，实在不会，就去百度一下】
2.micrsoft c++ 14.0安装，你可以去Microsoft 官网下载；如果你不想去官网下，可以从这里下载-提取码：zjno
安装过程，直接默认安装，路径可以更改，还有很多附加功能，可以不安装。
3.fasttext安装，这是一个词向量工具，也能做简单的文本分类，通过如下命令安装。

pip3 install fasttext==0.9.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

4.windows下安装该环境，最好使用Anaconda3，由于hanlp可以使用GPU/TPU，因此最好安装gpu版本tensorflow-gpu=2.1.0，安装命令如下

conda install tensorflow==2.1.0

安装完成后，测试代码如下：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果没有报错，万事大吉；
如果报错：
情况一：

需要卸载numpy，或者升级numpy：

pip3 install –U numpy

情况二：
报错为tensorflow自身的问题，很遗憾需要卸载，重装。

conda uninstall tensorflow==2.1.0
conda install tensorflow==2.1.0

5.最终安装完成这些基础环境之后，安装hanlp

pip3 install hanlp

jieba问题分析及解决方案

问题分析

可以看到github上提出的环境要求

如果报错，基本是使用了Paddle，但是没有安装paddle且没有升级jieba。

解决方案

pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1
pip3 install -U jieba

nlpir问题分析及解决方案

问题分析

一般是授权问题，pip安装的是旧一些的版本。由于授权过期的问题，需要重新授权。

解决方案

windows(win7 x64)

去其github网站下载源文件

下载该文件，获取授权。

将其复制到其安装目录，笔者使用anconda安装，目录如下

直接将其复制过来，解决问题。

linux(ubuntu16.04.0 x64)

与windows下解决方法类似
但是可以使用

git clone git@github.com:NLPIR-team/NLPIR.git

同样的方法
查看已安装环境的路径

替换NLPIR.user

cp 你的下载路径/NLPIR-master/License/license for a month/NLPIR-ICTCLAS分词系统授权/NLPIR.user 你的安装路径/anaconda3/envs/experiment/lib/python3.6/site-packages/pynlpir/Data/

好了，问题至此应该解决了。

参考博文

[1]https://www.cnblogs.com/pythoner6833/p/10108964.html