运行import jieba jieba.enable_paddle()报错UnboundLocalError: local variable 'paddle' referenced before assignment import logging
时间: 2024-02-18 16:27:05 浏览: 35
这个错误可能是由于您的环境中没有安装PaddlePaddle或PaddleNLP库所致。请尝试使用以下命令安装所需的库:
```
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddlenlp -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
如果您已经安装了这些库,还是遇到了相同的问题,请确保您的代码正确引入了这些库,例如:
```
import paddle
import paddlenlp
```
另外,如果您使用的是Python3.x版本,也可以尝试使用以下命令安装jieba:
```
pip3 install jieba --upgrade
```
最后,如果问题仍然存在,请检查您的代码是否正确导入了logging库,并且该库是否在运行时被正确加载。
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解释一下这段代码import jieba import jieba.posseg as pseg from utils.dbutils import * from question_answer.获取天气情况 import * import re from utils.user_base import * jieba.enable_paddle() def get_loc_list(text): per_list = [] # 人名列表 word_list = jieba.lcut(t
这段代码的作用是导入必要的模块和函数,并定义了一个名为 `get_loc_list()` 的函数。具体来说,它导入了 `jieba` 库以及 `jieba.posseg` 模块,并将其重命名为 `pseg`。此外,它还导入了自定义的 `dbutils` 模块、`获取天气情况` 模块、`re` 模块和 `user_base` 模块。接下来,它启用了 `jieba` 库的 Paddle 模式。最后,它定义了一个名为 `get_loc_list()` 的函数,该函数接受一个文本参数,并使用 `jieba` 库对文本进行分词和词性标注,找出其中的人名并返回一个人名列表。
jieba.analyse.extract_tags 和 jieba.analyse.textrank区别
jieba.analyse.extract_tags和jieba.analyse.textrank都是jieba库中的关键词提取方法,但它们的算法和使用场景有所不同。
jieba.analyse.extract_tags是基于TF-IDF算法的关键词提取方法,它根据词频和文档频率计算关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量,并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。
jieba.analyse.textrank是基于PageRank算法的关键词提取方法,它将文本中的词语看作是节点,根据它们之间的共现关系构建图,利用PageRank算法进行计算,得出关键词的重要性。它可以设置topK参数来限制返回的关键词数量,并且可以指定使用停用词列表和指定词性的词语进行提取。
总的来说,如果要提取一篇文档中的关键词,可以先使用jieba.analyse.extract_tags进行初步提取,再使用jieba.analyse.textrank进行筛选和排序,以得到更加准确的关键词。但是如果要处理的文本比较长,比如一篇长篇小说或者一篇新闻报道,建议直接使用jieba.analyse.textrank进行关键词提取,因为它能够充分利用文本中的信息,得到更加准确的关键词。