自然语言处理
饭饭童鞋
菜鸟一个,若有问题,请多包涵
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使用pytesseract库进行图片文字识别报错
pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error opening data file D:\\pycharm2019\\tesseract-ocr/chi_sim.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to your "tessdata" directory. Failed loading language \'chi_sim\' Tesse原创 2022-06-12 16:04:34 · 2813 阅读 · 0 评论 -
使用py2neo创建知识图谱报错The following settings are not supported:{‘http_port‘:7474}
The following settings are not supported:{'http_port':7474}原创 2022-05-01 22:21:49 · 3883 阅读 · 3 评论 -
pycharm安装pytesseract,进行图片文字识别
今天使用pytesseract包进行自动化验证登录时,对pytesseract进行下载,其中出现了很多的问题,我直接先使用命令:pip install pytesseract进行下载,下载成功然后测试看看能不能识别出图片中的文字,然后报错查阅了资料发现还要安装pillow和Tesseract-OCR下载Tesseract-OCR链接:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe然后一路默原创 2022-04-17 17:36:23 · 2372 阅读 · 0 评论 -
neobolt.exceptions.ServiceUnavailable: Failed to establish connection to (‘某主机ip‘, 7687)
neobolt.exceptions.ServiceUnavailable: Failed to establish connection to ('某主机ip', 7687) (reason [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。)原创 2022-03-24 22:25:50 · 4053 阅读 · 2 评论 -
使用py2neo进行知识图谱构建
使用py2neo进行知识图谱构建原创 2021-07-24 14:20:35 · 898 阅读 · 1 评论 -
安装py2neo出现的问题
自己在下载py2neo时一直报这个错误,差点崩溃了,一直都没找到解决办法,然后将py2neo的版本重新换了下,换成4.3.0的,最后总算成功了pip install py2neo==4.3.0其他版本还没试过,可能是版本不兼容的问题,自己也懒得去试其他版本...原创 2021-07-11 22:20:13 · 1570 阅读 · 2 评论 -
使用知识图谱快速构建企业与游戏的关系
1.构建知识图谱(1)创建企业节点create(n:Qiye{name:‘中国企业’}) return ncreate(n:Qiye{name:‘国外企业’}) return n(2)创建公司节点create(b:Gongsi{name:‘腾讯’}) return bcreate(b:Gongsi{name:‘网易’}) return bcreate(b:Gongsi{name:‘华为’}) return bcreate(b:Gongsi{name:‘微软’}) return bcreat原创 2021-07-11 11:45:33 · 389 阅读 · 0 评论 -
知识图谱入门学习--安装neo4j图数据库
1.安装JDK在官网上下载JDK11版本,然后配置环境2.安装neo4j在官网上下载neo4j,然后配置环境环境变量Path里添加neo4j的安装路径将JDK和neo4j的环境变量配置好后,在cmd里输入java -version查看环境是否配置正确,然后输入neo4j.bat console启动neo4j,3.在浏览器内输入上面的网址,就可以开始操作了第一次启动有默认用户名和密码:neo4j和neo4j,登录后会让修改密码4.构建知识图谱,具体代码如下(1)创建人物节点并分别命名:C原创 2021-07-11 11:35:30 · 226 阅读 · 0 评论 -
自然语言处理复习
NLP的应用场景:问答系统(智能客服)、情感分析、机器翻译、文本自动摘要、聊天机器人、信息抽取、NLP的主要任务:文本分类:新闻分类、垃圾邮件识别、情感分析、意图识别文本匹配:query-doc搜索、商品检索、QA系统、个性化推荐、智能客服、声纹识别序列标注:分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、句法分析、句子边界检测、语音识别文本生成:文本到文本的生成:机器翻译、文本摘要、古诗生成、智能对话数据到文本的生成:自动撰写图像到文本的生成:基于图像问答、看图说话N元语法模型:N-原创 2021-06-24 19:03:34 · 1083 阅读 · 0 评论 -
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback原创 2021-06-13 11:52:07 · 5634 阅读 · 3 评论
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