программирование на питоне для машинного обучения - PullRequest
Новая
       1

программирование на питоне для машинного обучения

2 голосов
/ 19 сентября 2019

Я пытаюсь импортировать предварительно обученные вики-слова.Я пытаюсь прочитать этот файл, поэтому я сталкиваюсь со следующей ошибкой 

import gensim
from gensim.models import KeyedVectors
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('C:\Users\PHQ-Admin\Downloads\enwiki_20180420_100d.txt')

Ошибка: 

model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('C:\Users\PHQ-Admin\Downloads\enwiki_20180420_100d.txt')
                                                           ^
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape

Ответы [ 2 ]

3 голосов
/ 19 сентября 2019

Вы используете путь с обратной косой чертой (\), и он пытается экранировать U, P, ... и т. Д., Что приводит к ошибке.Вы можете использовать одно из следующих решений: 

load_word2vec_format("C:/Users/PHQ-Admin/Downloads/enwiki_20180420_100d.txt")

ИЛИ

Избежать обратных косых черт с помощью обратной косой черты. 

load_word2vec_format("C:\\Users\\PHQ-Admin\\Downloads\\enwiki_20180420_100d.txt")

ИЛИ

Просто положить r перед вашей строкой, поскольку она преобразует обычную строку в необработанную строку: 

load_word2vec_format(r"C:\Users\PHQ-Admin\Downloads\enwiki_20180420_100d.txt")
0 голосов
/ 19 сентября 2019

Я думаю, что вы должны отправить файл формата word2vec в качестве входных данных для этой функции, а также вы можете посмотреть на изменение кодировки в соответствии с подходящим вам методом. 

    def load_word2vec_format(cls, fname, fvocab=None, binary=False, encoding='utf8', unicode_errors='strict',
                             limit=None, datatype=REAL):
        """Load the input-hidden weight matrix from the original C word2vec-tool format.

        Note that the information stored in the file is incomplete (the binary tree is missing),
        so while you can query for word similarity etc., you cannot continue training
        with a model loaded this way.

        Parameters
        ----------
        fname : str
            The file path to the saved word2vec-format file.
        fvocab : str
                Optional file path to the vocabulary.Word counts are read from `fvocab` filename,
                if set (this is the file generated by `-save-vocab` flag of the original C tool).
        binary : bool
            If True, indicates whether the data is in binary word2vec format.
        encoding : str
            If you trained the C model using non-utf8 encoding for words, specify that
            encoding in `encoding`.
        unicode_errors : str
            default 'strict', is a string suitable to be passed as the `errors`
            argument to the unicode() (Python 2.x) or str() (Python 3.x) function. If your source
            file may include word tokens truncated in the middle of a multibyte unicode character
            (as is common from the original word2vec.c tool), 'ignore' or 'replace' may help.
        limit : int
            Sets a maximum number of word-vectors to read from the file. The default,
            None, means read all.
        datatype : :class: `numpy.float*`
            (Experimental) Can coerce dimensions to a non-default float type (such
            as np.float16) to save memory. (Such types may result in much slower bulk operations
            or incompatibility with optimized routines.)```
...