自然语言处理NLP学习笔记二：NLP实战-开源工具tensorflow与jiagu使用

前言：

NLP工具有人推荐使用spacy，有人推荐使用tensorflow。

tensorflow：中文译作：张量（超过3维的叫张量）详细资料参考：http://www.tensorfly.cn/

Jiagu：甲骨，语言处理工具，源码参考：https://github.com/ownthink/Jiagu

jiagu的中文分词是基于 深度学习的方法的。看来甲骨的分词还是比较先进的。分词一般有3种，字典的，统计学的，深度学习的。

另：需要一点python知识，自行复习。

1. 环境准备 

经过各种折腾，总结如下：TensorFlow运行环境需要使用Python3.5或以上，建议Python3.7.3，tensorflow 至少1.6，建议1.14版本。OS上的C运行库Glibc版本至少2.23以上。

如果你已经准备好这些环境了，跳过此步。

1） Windows:

Python开发工具：pycharm 社区版

 anaconda 集成了python编译工具的管理工具

安装参考：https://blog.csdn.net/z2858539804/article/details/81407456

2）Linux：

安装参考：https://www.cnblogs.com/for-dream/p/9648115.html

2.1下载3.7安装包：

wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tar.xz

2.2 解压:

tar -xvJf  Python-3.7.3.tar.xz

2.3 安装依赖包：

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make

yum install libffi-devel -y  （如不安装，会报ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes错误）

 2.4 编译安装：

./configure prefix=/usr/local/python3

make && make install

2.5 检查效果以及设置Python2，3共存：：

[]# python2 -V

Python 2.7.5
[]# python -V
Python 2.7.5
[]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python
ln: 无法创建符号链接"/usr/bin/python": 文件已存在
[]# mv /usr/bin/python /usr/bin/python22
[]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python
[]# python -V
Python 3.7.3
[]# ll python*
lrwxrwxrwx. 1 root root   30 7月  29 09:46 python -> /usr/local/python3/bin/python3
lrwxrwxrwx. 1 root root    9 12月 13 2017 python2 -> python2.7

lrwxrwxrwx. 1 root root    7 12月 13 2017 python22 -> python2

-rwxr-xr-x. 1 root root 7136 8月   4 2017 python2.7
-rwxr-xr-x. 1 root root 1835 8月   4 2017 python2.7-config
lrwxrwxrwx. 1 root root   16 3月   8 2018 python2-config -> python2.7-config
lrwxrwxrwx. 1 root root   14 3月   8 2018 python-config -> python2-config

2. 安装tensorflow/Jiagu

pip install tensorflow

或：

pip install --target=e: ensorflow tensorflow

conda create -n tf --target=e: ensorflow tensorflow

​

pip install jiagu

 注： 

1.linux下如果报找不到pip命令，则需要先配置ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip

2.linux下直接安装Jiagu，会自动关联安装上tensorflow，因此可以直接执行Jiagu安

3. 默认国外源下载非常慢，使用国内的下载比较快

pip install tensorflow==1.14.0 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"

pip install jiagu -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"

4. 卸载TensorFlow：pip uninstall tensorflow

　3. 中文分词demo代码

功能：用户输入一段话，一键进行分词，关键词提取，文本摘要等。

 vi nlpdemo.py

# -*- coding: UTF-8 -*-
import jiagu
#获取用户输入
text=input("请输入你要分词的内容：")
words = jiagu.seg(text)  # 分词，可以用model选择分词模式，不填则默认，mmseg则使用mmseg算法。
print("---------------------分词结果----------------------")
print(words)
print("---------------------词性标注----------------------")
pos = jiagu.pos(words)  # 词性标注
print(pos)
print("----------------------实体识别----------------------")
ner = jiagu.ner(text)  # 命名实体识别
print(ner)
print("----------------------关键词----------------------")
keywords = jiagu.keywords(text, 5) # 关键词
print(keywords)
print("----------------------知识抽取----------------------")
knowledge = jiagu.knowledge(text) # 知识抽取
print(knowledge)
print("----------------------摘要----------------------")
summarize = jiagu.summarize(text, 1) # 摘要
print(summarize)
print("----------------------知识图谱----------------------")
knowledge = jiagu.knowledge(text)
print(knowledge)

python nlpdemo.py　

运行效果图：

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FAQ：

 1. 问题1：linux环境下启动报错`CXXABI_1.3.8' not found ：

ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.8' not found (required by /usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so)

Failed to load the native TensorFlow runtime.

解决办法：

先检查一下： strings /usr/lib64/libstdc++.so.6|grep CXXABI
应该要有1.3.8，如果没有，则需要重新安装编译GLIBC_*新版本

注：从其它环境 copy一个libstdc++.so.6到指定环境下，可能这个报错不存在了，但会继续报错： version `GLIBC_2.23' not found 

2. 问题2：ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.23' not found 

(required by /usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so)

解决办法：

先检查下：strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBC_

参考:https://blog.csdn.net/chenvast/article/details/79103288 重新安装新版本的glibc

安装步骤：

wget https://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.23.tar.gz
tar -zxvf glibc-2.23.tar.gz 

mkdir build
cd build
../configure --prefix=/usr --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include --with-binutils=/usr/bin  
make && make install

如果安装过程遇到乱七八糟的错，如下：

错误：编译过程如果报  /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found，则需要下载GLIBC_2.17以上重新安装

参考：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8310389.html

如果这过程，编译的库失败导致出现系统连接不上等lib库无法使用问题，则需要回退

LD_PRELOAD=/lib64/libc-2.14.so rm /lib64/libc.so.6

LD_PRELOAD=/lib64/libc-2.14.so ln -s /lib64/libc-2.14.so /lib64/libc.so.6

如果还报错：ls: relocation error: /usr/lib64/libc.so.6: symbol _dl_starting_up, version GLIBC_PRIVATE not defined in file ld-linux-x86-64.so.2 with link time reference

[root@ lib64]# ls
ls: relocation error: /usr/lib64/libc.so.6: symbol _dl_starting_up, version GLIBC_PRIVATE not defined in file ld-linux-x86-64.so.2 with link time reference
[root@ lib64]#  sln /usr/lib64/ld-2.17.so /usr/lib64/ld-linux-x86-64.so.2
[root@ lib64]# ls

 如果还报错：/lib64/libm.so.6: invalid ELF header

         [root@localhost lib64]# find . -name "libm-2.17.so"
         find: error while loading shared libraries: /lib64/libm.so.6: invalid ELF header

          则需要指向新编译的so文件
        lrwxrwxrwx. 1 root root 12 6月   5 2017 /usr/lib64/libm.so.6 -> libm-2.17.so
    ​    ​[root@localhost lib64]# ll /lib64/libm.so.6 
    ​    ​lrwxrwxrwx. 1 root root 12 6月   5 2017 /lib64/libm.so.6 -> libm-2.17.so

    ​    ​[root@localhost lib64]# ll libm-2.*
    ​    ​-rwxr-xr-x. 1 root root     141 7月  29 11:48 libm-2.17.so
    ​    ​-rwxr-xr-x. 1 root root     141 7月  31 12:41 libm-2.17.so.bak
    ​    ​-rwxr-xr-x. 1 root root 3571192 7月  31 12:26 libm-2.23.so

    ​    ​[root@localhost lib64]# rm libm.so.6 
    ​    ​rm：是否删除符号链接 "libm.so.6"？y
    ​    ​​[root@localhost lib64]#  sln /lib64/libm-2.23.so /lib64/libm.so.6

 然后重新安装glibc-2.23版本即可。

 检查glibc版本结果：

[root@ build]# ldd --version
ldd (GNU libc) 2.23

 问题3：执行py脚本时报错： 非法指令（吐核）

解决办法：

tensorflow版本太新而服务器太旧cpu识别不了导致。安装tensorflow版本是1.14。

需要减低到tensorflow 1.5版本。 但向Jiagu开源人确认，至少得安装tensorflow 1.6版本。

问题4: 运行tensorflow报错SQLite 3.8.3 or later is required 

如果报：django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: SQLite 3.8.3 or later is required (found 3.7.17). 

说明环境上默认的3.7.17版本太低，需要安装新版

参考这个升级处理：https://www.jianshu.com/p/cdacf4b74646

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linux上已安装Python3.7，同时安装Python3.6版本的步骤：

1.获取安装包安装

2.ln -s /usr/local/python3.6/bin/python3.6 /usr/bin/python3.6

 ln -s /usr/local/python3.6/bin/pip3 /usr/bin/pip3.6

3. 安装 tensorflow 1.5

 pip3.6  install tensorflow==1.5.0 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
 pip3.6 install jiagu
pip3.6 install django

4.安装目录在：/usr/local/python3.6/lib/python3.6/site-packages

cd /usr/local/python3.6/lib/python3.6/site-packages/django/bin

5.新建并启动项目

python3.6 django-admin.py startproject jiaguweb

 python3.6 manage.py runserver 127.0.0.1:8000

 python3.6 manage.py runserver 183.232.65.76:8000

​