'pynlpir' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

时间: 2023-10-18 20:06:06 浏览: 51
引用提到,当直接将新的NLPIR.user文件下载到data文件夹下时,可能会遇到权限不足的问题。解决方法是先下载到别的路径,然后再将文件移动到data文件夹下。在移动过程中,系统可能会询问是否授予管理员权限,需要同意才能完成移动。另外,还需要注意,在修改完文件后需要重新启动spyder,而不仅仅是重新运行py文件,否则仍然会报错。 引用中提到了具体解决pynlpir包报错的方法。需要从https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/tree/master/License/license for a month/NLPIR-ICTCLAS分词系统授权 上下载NLPIR.user文件,并用该文件替换pynlpir包data文件夹下原来的NLPIR.user文件。 所以,当出现'pynlpir' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件的错误提示时,可以按照上述方法尝试解决。
相关问题

如何运行 "pynlpir update" 命令来更新许可证

要运行 "pynlpir update" 命令来更新许可证,请按照以下步骤操作: 1. 打开终端或命令提示符 2. 输入以下命令并按回车键运行: ``` pynlpir update ``` 3. 等待命令执行完成,此时许可证应该已经更新了。 请注意,运行 "pynlpir update" 命令需要您的计算机上已经安装了pynlpir软件包。如果您没有安装pynlpir,请先安装它,然后再运行 "pynlpir update" 命令。

怎么运行pynlpir update

要更新 pynlpir 库,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经安装了 pynlpir 库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install pynlpir ``` 2. 接下来,你需要下载最新的数据文件。你可以在 pynlpir 的官方网站(http://pynlpir.readthedocs.io/)上找到下载链接。 3. 下载完成后,将数据文件解压缩到你的项目目录中。 4. 然后,在你的代码中引入 pynlpir 库,并使用 `pynlpir.update` 方法进行更新: ```python import pynlpir pynlpir.open() # 打开 pynlpir pynlpir.update() # 更新 pynlpir pynlpir.close() # 关闭 pynlpir ``` 运行以上代码后,pynlpir 库将会被更新到最新版本。 请注意,更新 pynlpir 库可能需要一些时间,具体时间取决于你的网络连接和数据文件大小。

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详细分析下述代码:import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()# 对文本进行分词word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False))# 打开pynlpir分词器pynlpir.open()# 对分词后的词语进行词性标注pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True)# 将词汇表映射成整数编号vocab = set(word_list)vocab_size = len(vocab)word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}# 将词语和词性标记映射成整数编号pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list)num_tags = len(pos_tags)tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)}int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)}# 将文本和标签转换成整数序列X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list])y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list])# 将数据划分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义模型参数embedding_size = 128rnn_size = 256batch_size = 128epochs = 10# 定义RNN模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax')])# 编译模型model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test))# 对测试集进行预测y_pred = model.predict(X_test)y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)# 计算模型准确率accuracy = np.mean(y_pred == y_test)print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))# 将模型保存到文件中model.save('model.h5')

import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件 with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 对文本进行分词 word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False)) # 打开pynlpir分词器 pynlpir.open() # 对分词后的词语进行词性标注 pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True) # 将词汇表映射成整数编号 vocab = set(word_list) vocab_size = len(vocab) word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)} # 将词语和词性标记映射成整数编号 pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list) num_tags = len(pos_tags) tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)} int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)} # 将文本和标签转换成整数序列 X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list]) y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list]) # 将数据划分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 定义模型参数 embedding_size = 128 rnn_size = 256 batch_size = 128 epochs = 10 # 定义RNN模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test)) # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模型准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100)) # 将模型保存到文件中 model.save('model.h5')出现下述问题:ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:

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