文本字符超百万，python提示错误，该如何处理大规模的语料呢？
使用python处理中文语料，但语料规模庞大，字符约200百万，.txt7500kb，运行后提示错误如下：ValueError: Text of length 2968380 exceeds maximum of 1000000. The parser and NER models require roughly 1GB of temporary memory per 100,000 characters in the input. This means long texts may cause memory allocation errors. If you're not using the parser or NER, it's probably safe to increase the `nlp.max_length` limit. The limit is in number of characters, so you can check whether your inputs are too long by checking `len(text)`.
求助：
1）如何使用python对上百万字符的语料进行分词、标注、提取高频搭配词？
2）这种报错，该如何解决？ 对于处理大规模的语料，你可以考虑以下几点：
1. 分块处理：将大规模的语料分成多个小块进行处理，减少单个文本的长度。这样可以避免超出最大限制的错误。
2. 增加`nlp.max_length`的限制：根据报错信息，可以尝试增加`nlp.max_length`的限制，以便处理更长的文本。你可以在创建`nlp`对象之前设置该值，例如：`nlp.max_length = 2000000`。
针对你的具体问题，你可以使用Python的Natural Language Toolkit（NLTK）库来进行分词和高频词提取。下面是一个简单的示例代码：
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import FreqDist
# 读取文本文件
with open("your_file.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
text = file.read()
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 统计词频
fdist = FreqDist(tokens)
# 提取高频搭配词
top_words = fdist.most_common(10)# 获取出现频率最高的前10个词
for word, frequency in top_words:
print(word, frequency)
至于报错的解决方法，你可以尝试以上提到的两种方法，即分块处理和增加`nlp.max_length`限制。如果仍然存在问题，可能需要考虑使用其他工具或库来处理大规模的语料。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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