使用LTP库报错 KeyError: ‘transformer_config‘的解决方案_ltp无法使用

近期在服务器上新装了个LTP库，运行时报错KeyError: ‘transformer_config’
如图

搞了半天，终于从官方文档找到了原因，是模型版本的问题。如果你的Linux系统是在内网的，则可能需要单独下载跟自己ltp版本所对应的模型。官方注明了LTP 4.1.X 与旧版本 v1,v2 模型不兼容，需要更换成v3版本

https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/MODELS.md
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注意：

ltp 库读取 .tgz 格式的模型时会自动将其解压到同一路径下的***-tgz-extracted文件夹中，但更换 tgz 模型文件后，此文件夹并不会被自动覆盖，需要预先删除后，重新运行一下你写的python文件即可自动重新解压。

如果你的Linux是内网，则需要修改一下源码，源码所在位置是/你安装的python路径/python3/lib/python3.7/site-packages/ltp下的frontend.py文件（老版本为ltp.py）[Windows的可以通过一样的方式去修改]

(1)34 行左右的 model_map 参数。
根据你要使用的模型版本(base, small, tiny)，把对应的变量修改为模型文件(tgz 文件)路径。
例如，要使用本地 base 版本模型，可以像下列的base这样修改：

model_map = {
    'base': '/home/software/base.tgz',
    'small': 'http://39.96.43.154/ltp/v3/small.tgz',
    'tiny': 'http://39.96.43.154/ltp/v3/tiny.tgz'
}
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(2）93 行左右的 path 模型版本参数。
官方源码默认使用 small 版本模型，所以使用 small 模型时不需要修改
修改源码中的 path: str = ‘small’，将 path 变量的值改为要使用的模型类型。
例如要使用 base 版本模型，就像下图这样修改：

懒人建议下载small版本的就好了，根据官方数据，效果差的不多，下载量要少三分之一。

经过本人实际测试small比base快3倍，不过精度会降一点，像东大街北大街这种，base能识别出来，但small就只剩’大街’了，可根据实际需要选择。

至此，解决了bug程序可以正常运行！