Ошибки в nltk

Question

Ошибки в nltk

При запуске скрипта Python с использованием NLTK я получил следующее:

Traceback (most recent call last):

  File "cpicklesave.py", line 56, in <module>

    pos = nltk.pos_tag(words)

  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/nltk/tag/__init__.py", line 110, in pos_tag

    tagger = PerceptronTagger()

  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/nltk/tag/perceptron.py", line 140, in __init__

    AP_MODEL_LOC = str(find('taggers/averaged_perceptron_tagger/'+PICKLE))

  File "/usr/lib/python2.7/site-packages/nltk/data.py", line 641, in find

    raise LookupError(resource_not_found)

LookupError:

**********************************************************************

  Resource u'taggers/averaged_perceptron_tagger/averaged_perceptro

  n_tagger.pickle' not found.  Please use the NLTK Downloader to

  obtain the resource:  >>> nltk.download()

  Searched in:

    - '/root/nltk_data'

    - '/usr/share/nltk_data'

    - '/usr/local/share/nltk_data'

    - '/usr/lib/nltk_data'

    - '/usr/local/lib/nltk_data'

**********************************************************************

Может ли кто-нибудь объяснить эту проблему?

677 4

python python-2.7 nltk

4 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

user2314737 · Accepted Answer · 2017-05-23 15:34:29

Использовать
>>> nltk.download()
Для установки недостающего модуля (Персептронного Теггера ).

(Проверьте также ответы на Failed loading english.рассольник с нлтк.данные.нагрузка )

Posuer · Accepted Answer · 2017-05-12 02:40:44

Первый ответ гласил, что недостающий модуль - это "Персептронный Таггер", на самом деле его имя в nltk.загрузка 'averaged_perceptron_tagger'

Вы можете использовать это, чтобы исправить ошибку

nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

alvas · Accepted Answer · 2017-05-23 15:26:07

TL; DR
import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
Или загрузить все пакеты + данные + документы:
import nltk
nltk.download('all')
См. Как загрузить данные NLTK?

Rayudu Yarlagadda · Accepted Answer · 2018-02-20 15:03:12

Проблема: Ошибки при извлечении векторизатор считать от пакета scikit учиться. Ниже приведен фрагмент кода.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
bow_transformer = CountVectorizer(analyzer=text_process).fit(X)
Решение: Попробуйте выполнить приведенный ниже код, а затем попытаться установить стоп-слова из Corpus natural language processing toolkit!!
import nltk
nltk.download()