解决bpemb包无法下载language model

解决bpemb包模型下载SSL错误

最新推荐文章于 2024-09-29 17:53:06 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-29 17:53:06 发布 · 453 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

报错专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

本文介绍了解决在使用bpemb包时遇到的模型无法自动下载问题，具体表现为SSLError。通过修改libsite-packagespembutil.py文件中requests.get(url,stream=True)语句，添加verify=False参数，成功解决了该问题。

解决方式

首先你得确认你的需要下载的包的确存在。
我在使用bpemb包的时候，发现它无法自动下载模型，报了一个SSLError，就在这记录一下，修改 lib\site-packages\bpemb\util.py (可以直接从它报的错找到这个文件路径)下的文件：

req = requests.get(url, stream=True)

修改为：
req = requests.get(url, stream=True, verify=False)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

筱踏云

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

A Neural Probabilistic Language Model

靓仔沾点健忘症，写给时间下游的自己

08-25

1409

使语言建模和其他学习问题变得困难的一个基本问题是维度的诅咒。当想要对许多离散随机变量(例如句子中的单词或数据挖掘任务中的离散属性)之间的联合分布进行建模时，这一点尤为明显。例如，如果想要对一种自然语言中10个连续单词的联合分布进行建模，其词汇表V的大小为100,000，则可能存在100000^10 - 1 = 10^50 - 1个自由参数。根据给定的前t−1个词，Wt是第t个单词，子序列为在构建自然语言的统计模型时，可以通过利用词序来降低难度，而事实上，在单词序列中时间上更接近的单词在统计上更依赖。

Build a Large Language Model (From Scratch)学习汇总

热门推荐

Czi.的博客

09-27

1万+

https://github.com/Czi24/Awesome-MLLM-LLM-Colab/tree/master/LLMs-from-scratch-CN-Colab通过网盘分享的文件：Build a Large Language Model (From Scratch).pdf 链接: https://pan.baidu.com/s/1BKVbCtaW7BV2my-9_T9xSA?pwd=8vjk 提取码: 8vjk –来自百度网盘超级会员v7的分享md版本： https://blog.csdn.n

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

language model

01-08

语言学习模型，是开源代码的结构类型，仅供参考

探索bpemb：一款高效的预训练词嵌入模型库

gitblog_00080的博客

04-09

534

探索bpemb：一款高效的预训练词嵌入模型库 bpembPre-trained subword embeddings in 275 languages, based on Byte-Pair Encoding (BPE)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bp/bpemb 是一个由Benjamin Heinzerling开发的Python库，它专注于提供小语种...

Python-BPEmb是基于BytePairEncodingBPE和维基百科训练的275种语言的预训练子词嵌入式集合

08-11

BPEmb是基于Byte-Pair Encoding (BPE)和维基百科训练的275种语言的预训练子词嵌入式集合。其预期用途是作为自然语言处理中神经模型的输入。

BPEmb是基于Byte-Pair Encoding (BPE)和维基百科训练的275种语言的预训练子词嵌入式集合-python

06-18

BPEmb是基于Byte-Pair Encoding (BPE)和维基百科训练的275种语言的预训练子词嵌入式集合。其预期用途是作为自然语言处理中神经模型的输入。

大语言模型 Large Language Model

08-31

"大语言模型 Large Language Model" 大语言模型（LLM）是一种基于神经网络的自然语言处理技术，能够学习和预测自然语言文本的规律和模式。它可以理解和生成自然语言文本，是一种强大的AI程序。大语言模型的特点...

NLP：一种神经概率语言模型A Neural Probabilistic Language Model.pdf

04-21

《NLP：一种神经概率语言模型A Neural Probabilistic Language Model》是2003年由Yoshua Bengio等人发表的重要论文，它开创性地利用神经网络解决语言模型问题，为后来的自然语言处理（NLP）领域奠定了基础。...

【Preference Learning】Reasoning with Language Model is Planning with World Model

最新发布

STAR GAME

09-29

1532

用自然语言在prompt中定义状态和动作。根据定义的状态和动作，将推理过程描述为马尔可夫过程（MDP）。

bpemb：基于字节对编码（BPE）的275种语言的预训练子词嵌入

02-03

BPEmb BPEmb是基于字节对编码（BPE）并在Wikipedia上进行过训练的275种语言的预训练子词嵌入的集合。它的预期用途是作为自然语言处理中神经模型的输入。 ··· · · 用法用pip安装BPEmb： pip install bpemb 嵌入和SentencePiece模型将在您首次使用时自动下载。 >> > from bpemb import BPEmb # load English BPEmb model with default vocabulary size (10k) and 50-dimensional embeddings >> > bpemb_en = BPEmb ( lang = "en" , dim = 50 ) downloading https : // nlp . h - its . org / bpemb / en / en . wiki . bpe . vs10000 . model downloading https : // nlp . h - its . org / bpemb / en / en . wiki . bp

emb.zip_The Moon_barycenter

09-23

emb.zip: Earth-moon barycenter size 21KB. Trigonometric expansion for the location of the Earth-Moon barycenter. A high precision fit to DE102. 地球月球之间质心计算公式。

BPE611电容式压力变送器产品样本.pdf

10-09

BPE611电容式压力变送器产品样本pdf,BPE611电容式压力变送器产品样本

Language Model语言模型

weixin_45885232的博客

04-17

368

Language Model LM是一个概率分布模型，对于语言里的每一个字符串S给出一个对应的概率P(S)P(S)P(S)，其计算过程： P(S)P(S)P(S)=P(w1w2...wn)P(w_1w_2...w_n)P(w1w2...wn) = P(wn∣w1w2...wn−1)P(w_n|w_1w_2...w_{n-1})P(wn∣w1w2...wn−1)P(w1w2...wn−1)P(w_1w_2...w_{n-1})P(w1w2...wn−1)=P(w1)∏i=2nP(wi∣w1

BPemb 开源项目安装与使用指南

gitblog_00804的博客

08-22

506

本指南旨在帮助您了解并快速上手 [BPemb](https://github.com/bheinzerling/bpemb) 这一开源项目。BPemb 提供了一种便捷的方式来访问预训练的BytePairEncoding嵌入，支持多种语言。接下来，我们将依次解析其项目结构、启动文件以及配置文件。 ## 1. 项目目录结构及介绍 BPemb 的项目目录简洁而有序，下面是其主要组成部分： ```p...

BPEmb 开源项目教程

gitblog_00057的博客

08-22

519

BPEmb（Byte-Pair Encoding embeddings）是一个提供预训练字节对编码（BPE）嵌入的开源项目。字节对编码是一种子词分割算法，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，特别是在神经网络模型中。BPEmb 提供了多种语言的预训练嵌入，这些嵌入可以用于各种 NLP 任务，如文本分类、机器翻译和语言模型等。 ## 项目快速启动 ### 安装 BPEmb 首先，确保你已经安...

中文分词_使用mma进行中文分词

weixin_39573535的博客

12-24

155

近些年来，BPE(Byte-Pair Encoding，意为双字节编码)发展较快，为自然语言的处理(NLP，Natural Language Processing)提供了强大的工具，mma中如何使用这些工具呢，下面做一个DEMOBPEmb为一个基于维基百科做的200多种自然语言的词向量嵌入集合，其中中文就有好几种，而且是已经训练好的模型，可以直接拿来使用什么叫词向量嵌入呢，相当于把所有的字词都映射...

BPE算法之我见

bonjourdeutsch的博客

05-12

928

BPE算法本质是基于合并的，而不是基于切分的，理解这一点很重要。在BPE整个迭代的过程中，是基于“词表”的，但是最后要生成的是“子词表”，拿来用的也是“子词表”。拿论文里的例子来说，最开始词表长这样： l o w < 5 l o w e r < 2 w i d e s t < 6 n e w e s t < 3 如果你不迭代，直接基于这个词表去生成子词表，那生成的子词表就是二十六个字母： l o w e s t r n i d < 然后进行五次合并操作.