• 利用Python进行问题的input输入
• 通过LTP（哈工大CNLP工具）对变量进行自然语言处理，并进行数据输出的保存
• 调用官方提供的gStore的API，对知识库进行搜索，并输出返回结果
• 以上，仅为整体框架，细节部分还需继续优化。

环境搭建：

VMware15 pro

Ubuntu18.04

PyCharm19版+VIM

Ana...3.6.0

开始：

由于最新版的Ubuntu自带Python2和3，所以我们首先便开始对LTP的移植调试。

LTP官网：http://ltp.ai/index.html

官网中给出了安装方式，但实际上的安装没有那么容易，笔者花了10小时+才得以安装调试成功。

首先我们看一下各种安装方式

安装方式一：https://github.com/HIT-SCIR/pyltp

我们若采用pip方式进行安装，那么pip工具首先就需要被安装，

对pip工具不了解的，可以参考此文章：https://linux.cn/article-10110-1.html

pip的安装过程中可能会出现各种问题，不同环境会遇到不同的问题，读者请自行百度解决。

pip安装完成后，可直接

$ pip install pyltp 进行安装

其中可能会遇到的问题有：

1.网速慢，正常。

2.缺少各个依赖包，最常见的缺失如gcc、g++等工具，针对错误显示的内容，进行apt install即可

3.内存不够，虚拟机可直接进行内存的选择，非虚拟机只能通过扩大SWAP分区的办法（同树莓派方式）

以上问题，均可通过百度自行解决。

安装完成后，同时可以使用LTP自带的模型文件，注意工具和模型的版本必须完全保持一致。

各版本模型下载地址官网有。

安装方式二：源码安装（官方推荐）

这里存在一个问题，直接git clone进行下载时，下载速度极其慢，且GitHub以及CSDN等市面上存在各个不同版本的源码文件，如果直接在Win系统下以迅雷方式进行Download时，的确下载速度快，但是复制到Linux中时，也会出现很多的问题，总之这个源码文件，本身就是存在一定的统一问题。

在这里，为了节省大家的时间，我放出我所下载成功的GitHub的链接，无论是采用git clone还是迅雷下载的土方法，均可实现成功。

可用源码链接：https://github.com/HIT-SCIR/pyltp

在安装之前，务必安装有：git、cmake、g++、gcc、python等依赖

这里，简要的给出非常必要关键的依赖包代码：

sudo apt-get install python-dev libxml2-dev libxslt-dev

python3.6-dev、python3等安装。

网速慢的话，可自行百度系统设置。

下载完源代码后，

已经傻瓜式总结好了后续操作：

cd pyltp

git submodule init

git submodule update

cd ltp

./configure

make（sudo make）

cd pyltp

python3 setup.py build

python3 setup.py install（sudo）

安装过程很长，其中可能出现内存不足、warning很多（不理会）、时间过长等情况。

最后安装成功后，

终端输入：

python3

import pyltp

如果不报错，即安装完成。

部分报错问题，可参考：

https://github.com/okfn/piati/issues/65

https://blog.csdn.net/brink_compiling/article/details/79864331