unable to read local cache 'C:\\Users\\Lenovo/gensim-data\\information.json' during fallback, connect to the Internet and retry

时间: 2023-10-04 08:13:31 浏览: 319
JSON

information.json

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无法读取本地缓存'C:\\Users\\Lenovo/gensim-data\\information.json'，在回退时，请连接到互联网并重试。如果使用gensim.downloader报错找不到information.json，可以将该文件放到C:\Users\USER_NAME\gensim-data文件夹下即可。另外，如果遇到TimeoutError:[WinError10060]的报错，说明连接超时，可能是由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有响应。此时，请尝试重新连接。
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ValueError: Could not find a format to read the specified file in mode ‘i’

此类问题一般跟python的imageio模块有关， 解决办法一 可尝试加个plugin image = io.imread(filename,plugin='matplotlib') 或者加个pilmode imageio.imread(filename,pilmode=RGB) 参考链接一 ...
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gensim-4.2.0-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip

《gensim 4.2.0：Python中的主题建模与文本相似度库》 gensim是一个用Python编写的开源库，专为处理文本数据而设计，尤其在自然语言处理（NLP）领域中，它提供了强大的工具进行主题建模和文档相似度计算。这个名为...

unable to read local cache 'C:\\Users\\admin/gensim-data\\information.json' during fallback, connect to the Internet and retry

缓存文件通常位于C:\\Users\\admin/gensim-data目录下，你可以手动删除该目录中的information.json文件。 如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试在gensim的GitHub页面上提出一个issue，向开发者寻求帮助。

AttributeError: The vocab attribute was removed from KeyedVector in Gensim 4.0.0. Use KeyedVector's .key_to_index dict, .index_to_key list, and methods .get_vecattr(key, attr) and .set_vecattr(key, attr, new_val) instead. See https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/wiki/Migrating-from-Gensim-3.x-to-4

这个错误是因为Gensim 4.0.0版本中的KeyedVector类不再具有vocab属性。相反，可以使用.key_to_index字典，.index_to_key列表以及.get_vecattr(key, attr)和.set_vecattr(key, attr, new_val)方法来替代。如果你使用...

Traceback (most recent call last): File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/test.py", line 3, in <module> model = Word2Vec.load("GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz") File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1953, in load model = super(Word2Vec, cls).load(*args, **kwargs) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/utils.py", line 486, in load obj = unpickle(fname) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/utils.py", line 1461, in unpickle return _pickle.load(f, encoding='latin1') # needed because loading from S3 doesn't support readline() _pickle.UnpicklingError: invalid load key, '3'. 如何解决

from gensim.models import KeyedVectors with gzip.open('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', 'rb') as f: model = KeyedVectors.load_word2vec_format(f, binary=True) 这里使用了 KeyedVectors 类...

UserWarning: The gensim.similarities.levenshtein submodule is disabled, because the optional Levenshtein package <https://pypi.org/project/python-Levenshtein/> is unavailable. Install Levenhstein (e.g. pip install python-Levenshtein) to suppress this warning. warnings.warn(msg) 2023-06-06 16:37:17,954 - INFO - running weijibaike.py: parse the chinese corpus 2023-06-06 16:37:17,954 - INFO - The lemmatize parameter is no longer supported. If you need to lemmatize, use e.g. <https://github.com/clips/pattern>. Perform lemmatization as part of your tokenization function and pass it as the tokenizer_func parameter to this initializer.报错原因

这个错误是因为gensim.similarities.levenshtein子模块需要一个名为python-Levenshtein的可选包。如果您不安装这个可选包，它将被禁用，并会显示上述警告消息。 如果您需要使用这个子模块，可以按照警告消息中提供...

该如何解决 Traceback (most recent call last): File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/PCA_Word2vec.py", line 56, in <module> train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]]) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 403, in __getitem__ return self.get_vector(key_or_keys) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 446, in get_vector index = self.get_index(key) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 420, in get_index raise KeyError(f"Key '{key}' not present") KeyError: "Key 'of' not present"

这个错误通常是由于gensim模型中没有包含你正在尝试访问的单词所导致的。在你的代码中，它似乎是在尝试从gensim模型中获取单词'of'的向量时发生的。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法： 1. 检查你的代码，...

Traceback (most recent call last): File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/PCA_Word2vec.py", line 64, in <module> train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]]) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 403, in __getitem__ return self.get_vector(key_or_keys) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 446, in get_vector index = self.get_index(key) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 420, in get_index raise KeyError(f"Key '{key}' not present") KeyError: "Key 'of' not present"

这是一个KeyError错误，提示'of'这个单词不存在于你的Word2Vec模型中。你需要检查你的Word2Vec模型是否已经训练好了，并且单词'of'是否在你的语料库中出现过。如果语料库中没有出现过'of'这个单词，那么你可以尝试将...

userwarning: the gensim.similarities.levenshtein submodule is disabled, because the optional levenshtein package <https://pypi.org/project/python-levenshtein/> is unavailable. install levenhstein (e.g. pip install python-levenshtein) to suppress this warning. warnings.warn(msg)

这是Gensim模块给出的警告信息，意思是说如果不安装python-levenshtein包，就无法使用Gensim的similarities.levenshtein子模块。要解决这个警告，需要使用pip install python-levenshtein命令安装python-...

ERROR: Could not build wheels for gensim, which is required to install pyproject.toml-based projects 这个错误怎么解决 我是windows系统

gensim是一个Python库，主要用于进行自然语言处理的文本建模和识别相关主题。报错“ERROR: Could not build wheels for gensim”可能是由于gensim依赖的某些库无法在Windows上正确编译而导致的。为了解决这个问题，...

train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]])这段代码会报以下错误： train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]]) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 403, in __getitem__ return self.get_vector(key_or_keys) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 446, in get_vector index = self.get_index(key) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 420, in get_index raise KeyError(f"Key '{key}' not present") KeyError: "Key 'of' not present"如何解决

这个错误的原因是在模型中找不到词汇'of'的向量，因此需要检查一下模型中是否包含了这个词汇。如果模型中确实没有这个词汇，可以尝试使用更大的语料库重新训练模型，或者手动添加这个词汇的向量。...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/22927/Desktop/1/lstm/lstm_train.py", line 11, in <module> from gensim.models.word2vec import Word2Vec ModuleNotFoundError: No module named 'gensim'

这个错误提示是因为你的Python环境中没有安装gensim这个库。gensim是一个用于自然语言处理的Python库，提供了一些常见的文本处理功能，例如词向量模型和主题模型等。 你可以通过以下命令来安装gensim： pip ...

ERROR: Failed building wheel for gensim ERROR: Could not build wheels for gensim, which is required to install pyproject.toml-based projects

当您在安装Python项目时遇到ERROR: Failed building wheel for gensim这样的错误，这通常意味着在构建gensim（一个用于自然语言处理的库）的轮子（预编译的模块）时出现了问题。这可能是由于多种原因，包括依赖项...

model = gensim.models.Word2Vec.load( f"{cwd}/../../gensim_model/{corpus_type}_gensim_word2vec" ) model.wv.vocab

这段代码使用 gensim 库加载了一个 Word2Vec 模型，并返回了该模型中所有单词的词汇表。具体来说，gensim.models.Word2Vec.load() 方法通过传入模型文件的路径来加载已经训练好的 Word2Vec 模型，该模型将被存储在...

gensim-3.8.3-cp38-cp38-win_amd64(1).whl如何安装

3. **安装gensim**：将.whl文件复制到你的计算机上，通常是C:\Users\[用户名]\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts或Lib\site-packages目录下（取决于你的pip配置）。然后在命令行输入： bash ...

ModuleNotFoundError: No module named 'gensim.models.wrappers'

这个错误通常是由于你的系统缺少 gensim 模块中的一个子模块 gensim.models.wrappers。可以通过在命令行或终端中运行以下命令来安装 gensim： pip install gensim 如果你已经安装了 gensim，可能需要更新...

修改下面这段代码：import gensim def simularity(): model = gensim.models.Word2Vec.load("D:/1/长春大学PT/model.word2vec") word='九价' if word in model.wv.index_to_key: print(word,model.wv.most_similar(word)) # 最相近的词 if __name__ == '__main__': simularity()，把第四行word等于这一个单词‘九价’，改为循环输入一个文件中一列单词数据，如九价，二价，接种，预约，四价，宫颈癌这些词语，实现多词语的相似度代码

import gensim def similarity(words_file): model = gensim.models.Word2Vec.load("D:/1/长春大学PT/model.word2vec") with open(words_file, 'r') as f: words = f.readlines() for word in words: word = ...

PicklingError: Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed

这个错误发生是因为无法将gensim.models.word2vec.Word2Vec类序列化为 pickle 对象。这通常是由于模块导入问题引起的。 您可以尝试以下几种解决方法： 1. 确保您使用的 gensim 版本与您在训练模型时使用的 ...

Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed

import gensim import multiprocessing as mp model = gensim.models.Word2Vec.load('model_path') def worker_func(model_str): model = gensim.models.Word2Vec.load(model_str) # 进程操作 if __name__ == '...

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