liyanfu520

如何高速处理5万多行的分词数据

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为了处理5万多行的分词数据，改写了脚本案例 import sys,os,time sys.path.append(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__) + '/' + '..')) from ltp import LTP root_path=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__) + '/' + '..') ltp = LTP(path = "base") url = "tests/zrbzdz.txt" t1 = time.time() url =...

请问LTP是基于哪个语料库下载的呢

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请问LTP是基于哪个语料库下载的呢

不知道LTP如何跟elasticsearch结合

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就是LTP有没有类似jieba、IK的分词器，可以供elasticsearch直接调用？ 类似下面的analyzer analyzer="ik_smart" res=es.indices.analyze(body= { "analyzer": analyzer, "text": "我爱北京天安门" })

目前的elasticsearch插件最高支持到7.9.1：elasticsearch-thulac-plugin-7.9.1 什么时候更新thulac插件，可以支持到更高版本的elasticsearch?

不支持cad通用格式dwg吗？

尝试用来对全景图进行人脸识别，可能是全景图跟普通图片有些不同，识别的效率比较低，那么如何提高对全景图的识别效率呢

如何部署到docker中？

LTP没有精确模式、全模式、搜索引擎模式之分了吗

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ltp.pipeline() 没有精确模式、全模式、搜索引擎模式之分了吗，如果想要搜索引擎模式分词，怎么设置啊

下载模型后报错报错

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# 加载LTP分词模型 from ltp import LTP # print(torch.cuda.is_available()) ltp = LTP( "LTP/base2") if torch.cuda.is_available(): ltp.cuda() ltp.to("cuda") 报错 RuntimeError: C:\Users\joint\.cache\huggingface\hub\models--LTP--base2\snapshots\70c57011dab606d130c4027705fa155118ca396f\pytorch_model.bin is a zip archive (did you mean to use torch.jit.load()?)