前言：
此篇博客用于记录调用pyconverse库解析对话文本时遇到的问题与解决思路，以供大家参考。
文章目录
- pycoverse介绍
- 代码github链接
- 问题解决
- 1 [cannot import name ‘cached_download‘ from ‘huggingface_hub‘ 问题解决](https://blog.csdn.net/weixin_41492426/article/details/143215577)
- 2 [ModuleNotFoundError: No module named ‘huggingface_hub.snapshot_download‘](https://blog.csdn.net/weixin_48030475/article/details/134940914)
- 3 [Python 解决报错：OSError: [E050] Can‘t find model ‘en_core_web_md‘. It doesn‘t seem to b](https://blog.csdn.net/qq_45956730/article/details/129109559)
- 4 模型下载失败问题
- 4.1 先到官网下载模型
- 4.2 替换成模型下载后位置
- 5 [nltk 报错](https://blog.csdn.net/zhq426/article/details/102838084)
- 运行结果截图展示
- 常见文本解析基本功能
- 文本分段参数调试
- 心得
pycoverse介绍
对话分析在塑造金融/联络中心等各个行业的卓越客户体验方面发挥着越来越重要的作用，主要是为了更深入地了解客户，更好地满足他们的需求。这个名为
PyConverse的库试图提供工具和方法，可以使用各种NLP技术从多个角度理解对话。
在哪里可以使用pycoverse?
主要用例面向呼叫中心呼叫分析，但Converse提供的大多数工具也可以在其他地方使用。
每一次通话中都隐藏着许多见解，Converse使您能够提取这些见解，并从运营效率、代理效率和监控客户体验等角度计算各种关键绩效指标。
如果你想回答这样的问题：
1.发言者在对话中表现出的总体情绪是什么？
2.代理商和客户之间是否有过死气沉沉的时期（沉默期）？如果是，多少钱？
3.客服对客户有同理心吗？
4.平均代理响应时间/平均保持时间是多少？
5.通话中说了什么？
pycoverse可以做什么?
1. 情绪识别
2. 移情陈述识别
3. 对通话文本分段
4. 从通话片段中识别话题
5. 计算各种类型的发言人属性：
1. 语言属性，如：字数/每句话的字数/否定词等。
2. 识别沉默和打断的时段
3. 问题识别（识别疑问句）
4. 识别无意义的语气词、助词等
6. 通过语言属性评估说话者的整体性质，并判断说话者是否：
1.健谈，口语流利
2.非正式/个人/社交
3.目标导向或前瞻/着眼未来/关注过去
4.识别抑制因素
7.文本摘要（抽象摘要）
代码github链接
converse代码库
【converse代码云盘下载链接】
下载链接: https://caiyun.139.com/m/i?2i3pdpZud0agc 提取码:okvg 复制内容打开中国移动云盘手机APP，操作更方便哦
问题解决
1 cannot import name ‘cached_download‘ from ‘huggingface_hub‘ 问题解决
如下，安装huggingface_hub==0.25.2即可解决
pip install huggingface_hub==0.25.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2 ModuleNotFoundError: No module named ‘huggingface_hub.snapshot_download‘
报这个错需要升级setence-transformers版本，setence-transformers=2.6不会报错。
但由于pyconverse中需要setence-transformers=2.1，因此我的解决方法是：
在源码site-packages/sentence-transformers/utils.py中，注释掉：
from huggingface_hub.snapshot_download import REPO_ID_SEPARATOR
（不使用远程下载模型，而是自己去官网的镜像地址下载模型，参考4）
3 Python 解决报错：OSError: [E050] Can‘t find model ‘en_core_web_md‘. It doesn‘t seem to b
报这个错是因为没有安装en_core_web_sm，直接安装en_core_web_sm包即可，由于pyconverse要求Spacy=2.3.5，需要对应en_core_web_sm版本为2.3.0，这里直接给出下载地址：
【en_core_web_sm 2.3.0.tar.gz云盘下载链接】
链接: https://caiyun.139.com/m/i?2i3pdmZfU3Mou 提取码:koss 复制内容打开中国移动云盘手机APP，操作更方便哦
【en_core_web_sm 3.3.0.tar.gz云盘下载链接】
链接: https://caiyun.139.com/m/i?2i3pdJ0QDDfbh 提取码:fgr3 复制内容打开中国移动云盘手机APP，操作更方便哦
下载后，直接pip install en_core_web_sm 2.3.0.tar.gz即可！
4 模型下载失败问题
解决报错“OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file”
我的解决方法是：
4.1 先到官网下载模型
https://hf-mirror.com/
- all-MiniLM-L6-v2下载：
- valhalla/distilbart-mnli-12-6下载：
4.2 替换成模型下载后位置
在源码site-packages/pyconverse/utils.py中，将模型位置替换成自己下载后的模型位置，如：
/mnt/d/model_repository/all-MiniLM-L6-v2
/mnt/d/model_repository/valhalla/distilbart-mnli-12-6
注：我是将下载后的模型路径直接写死（虽然不太优雅） ，不通过传参的形式，否则会报错
即model = SentenceTransformer(model_name_or_path='/mnt/d/model_repository/all-MiniLM-L6-v2')
5 nltk 报错
- 原因是需要下载stopwords.zip，存放到具体位置：
\\wsl.localhost\Ubuntu-22.04\home\yhy\nltk_data\corpora\stopwords.zip
- 关于存放位置的查看：
打开交互式命令行，输入：
>>> import nltk
>>> nltk.download()
注意：
将下载器里的serverIndex
https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml
改为:
http://www.nltk.org/nltk_data/
如上，Download Directory中的位置即为我们的存放位置！
【stopwords.tip云盘下载链接】
链接: https://caiyun.139.com/m/i?2i3pd9YmUq98u 提取码:jn4g 复制内容打开中国移动云盘手机APP，操作更方便哦
运行结果截图展示
常见文本解析基本功能
-
找寻电话文本中被打断和沉默的片段
-
找寻电话文本中的语气词/助词
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找出疑问句式
-
获取语句的情绪
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获取/分析每个说话人的心理相关性
-
将电话内容分割成更大的文本块（通过语句语义相似性和文本挖掘算法）
注：此处超参数为默认设置，即w=15，k=10（超参数设置在文章下一部分会提到）
文本分段参数调试
可以理解为一个聚类算法，聚类中心数量需要人为指定。此处文本分段需要调试的超参数为w和k【其中w为初始“伪句子块”的固定大小，k为块比较方法中使用的块的大小（以句子为单位）】：
如下，为m=100，k=90时，模型输出的文本分段结果：（可以发现分段数量明显减少，因为初始分块颗粒度增大了，可以理解为聚类中心数量减少了）
关于m和k的选择需要根据需求、实际情况和实验验证来决定！（我目前也在探索中）
心得
- 调用别人写好开源的python包，受到各种版本制约，必要时可以调整源码；
- 由于debug时可能无法进入到库函数源码，调试时可以在源库中添加print语句（现在有很多开源包，比如：专门用于文本分析、情感分析的包，版本也不一定稳定）
