Tokenizer.load_userdict() got an unexpected keyword argument 'parallel'

很抱歉，我之前提到的 `parallel` 参数是在最新版本的 jieba 中引入的，可能你使用的是旧版本，不支持该参数。

如果你的 jieba 版本较旧，你可以尝试以下方法来加快加载速度：

1. 使用更小的自定义词典文件：精简自定义词典文件，只保留必要的词语。

2. 将自定义词典文件放在专门的文件夹中：将自定义词典文件放在一个单独的文件夹中，并确保该文件夹不包含其他大文件。这样可以减少加载时间。

3. 使用分词模式加载：如果你只需要使用分词功能，可以尝试使用`jieba.cut`函数中的`cut_all=True`参数来加载自定义词典，这样会更快。

4. 升级到最新版本：如果可能的话，尝试升级到最新版本的 jieba，以获取更好的性能和功能支持。

希望以上方法对你有所帮助。如果问题仍然存在，请提供更多信息，我将尽力提供更好的解决方案。

相关问题

def initialize(self): with open(self.stopword_path, encoding='UTF-8') as words: self.stop_words = [i.strip() for i in words.readlines()] with open(self.model_path, 'rb') as file: model = pickle.load(file) self.clf = model['clf'] self.vectorizer = model['vectorizer'] self.tfidftransformer = model['tfidftransformer'] if self.userdict_path: self.tokenizer.load_userdict(self.userdict_path)

在 initialize() 函数中，首先会读取停用词文本文件，并将其保存到 self.stop_words 变量中。接着，会使用 pickle 加载训练好的情感分类模型，其中包括分类器、特征提取器和 TF-IDF 转换器。加载完成后，会将它们分别赋值给 self.clf、self.vectorizer 和 self.tfidftransformer 变量。

如果有用户自定义词典（即 userdict_path 不为空），则会使用 jieba 分词器加载用户自定义词典。

这些初始化操作的目的是为了训练好情感分类模型并准备好所有必要的环境，以便后续对文本进行情感分析。

MarianMTModel.__init__() got an unexpected keyword argument 'device'

根据提供的引用内容，出现了MarianMTModel初始化时的TypeError，提示有一个意外的关键字参数'device'。这通常是因为MarianMTModel类的初始化函数不支持'device'参数，可能是因为使用了过时的参数名称或版本不兼容的原因。解决此问题的方法是查看MarianMTModel类的文档，以确定哪些参数是支持的，并相应地更改代码。

以下是一个可能的解决方案：

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

model_name = 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh'
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)

# 将device参数更改为device_id
device_id = 0
translated = model.generate(**inputs, device_id=device_id)

请注意，这只是一个可能的解决方案，具体取决于MarianMTModel类的实现和版本。建议查看MarianMTModel类的文档以获取更多信息。