Ресурс u'tokenizers / punkt / english.pickle 'не знайдено

Мій код:

import nltk.data
tokenizer = nltk.data.load('nltk:tokenizers/punkt/english.pickle')

Повідомлення про помилку:

[ec2-user@ip-172-31-31-31 sentiment]$ python mapper_local_v1.0.py
Traceback (most recent call last):
File "mapper_local_v1.0.py", line 16, in <module>

    tokenizer = nltk.data.load('nltk:tokenizers/punkt/english.pickle')

File "/usr/lib/python2.6/site-packages/nltk/data.py", line 774, in load

    opened_resource = _open(resource_url)

File "/usr/lib/python2.6/site-packages/nltk/data.py", line 888, in _open

    return find(path_, path + ['']).open()

File "/usr/lib/python2.6/site-packages/nltk/data.py", line 618, in find

    raise LookupError(resource_not_found)

LookupError:

Resource u'tokenizers/punkt/english.pickle' not found.  Please
use the NLTK Downloader to obtain the resource:

    >>>nltk.download()

Searched in:
- '/home/ec2-user/nltk_data'
- '/usr/share/nltk_data'
- '/usr/local/share/nltk_data'
- '/usr/lib/nltk_data'
- '/usr/local/lib/nltk_data'
- u''

Я намагаюся запустити цю програму на машині Unix:

Відповідно до повідомлення про помилку, я увійшов до оболонки python зі своєї машини Unix, а потім використав наведені нижче команди:

import nltk
nltk.download()

а потім я завантажив усі доступні речі за допомогою параметрів завантажувача d-down та l-list, але проблема все ще залишається.

Я намагався з усіх сил знайти рішення в Інтернеті, але отримав таке саме рішення, як і раніше, як я вже згадував у своїх кроках вище.

Щоб додати відповідь alvas , ви можете завантажити лише punktкорпус:

nltk.download('punkt')

Завантаження allмені здається надмірним. Хіба що це те, чого ти хочеш.

Якщо ви хочете завантажити лише punktмодель:

import nltk
nltk.download('punkt')

Якщо ви не впевнені, які дані / модель вам потрібні, ви можете встановити популярні набори даних, моделі та теги від NLTK:

import nltk
nltk.download('popular')

За допомогою наведеної команди немає необхідності використовувати графічний інтерфейс для завантаження наборів даних.

Я отримав рішення:

import nltk
nltk.download()

після запуску завантажувача NLTK

г) Завантажити l) Список u) Оновити c) Налаштувати h) Довідка q) Вийти

Завантажувач> d

Завантажити який пакет (l = список; x = скасувати)? Ідентифікатор> пункту

З оболонки ви можете виконати:

sudo python -m nltk.downloader punkt 

Якщо ви хочете встановити популярні корпуси / моделі NLTK:

sudo python -m nltk.downloader popular

Якщо ви хочете встановити всі корпуси / моделі NLTK:

sudo python -m nltk.downloader all

Щоб переглянути список завантажених ресурсів:

python -c 'import os; import nltk; print os.listdir(nltk.data.find("corpora"))'
python -c 'import os; import nltk; print os.listdir(nltk.data.find("tokenizers"))'

import nltk
nltk.download('punkt')

Відкрийте підказку Python і запустіть наведені вище оператори.

Функція sent_tokenize використовує екземпляр PunktSentenceTokenizer з модуля nltk.tokenize.punkt . Цей приклад вже пройшов навчання та добре працює для багатьох європейських мов. Тож він знає, які розділові знаки та символи позначають кінець речення та початок нового речення.

Те саме трапилося зі мною нещодавно, потрібно просто завантажити пакет "punkt", і він повинен запрацювати.

Коли ви виконуєте "list" (l) після "завантаження всіх доступних речей", чи все позначено як наступний рядок ?:

[*] punkt............... Punkt Tokenizer Models

Якщо ви бачите цей рядок із зіркою, це означає, що він у вас є, і nltk повинен мати можливість завантажити його.

Перейдіть до консолі python, набравши

$ python

у своєму терміналі. Потім введіть наступні 2 команди у свою оболонку python, щоб встановити відповідні пакети:

>> nltk.download ('punkt') >> nltk.download ('averaged_perceptron_tagger')

Це вирішило проблему для мене.

Моя проблема полягала в тому, що я зателефонував nltk.download('all')як кореневий користувач, але процес, який врешті використав nltk, був іншим користувачем, який не мав доступу до / root / nltk_data, звідки завантажувався вміст.

Тому я просто рекурсивно скопіював все, від місця завантаження, до одного із шляхів, де NLTK шукав, щоб знайти це так:

cp -R /root/nltk_data/ /home/ubuntu/nltk_data

1. Виконайте такий код:

   import nltk
   nltk.download()

2. Після цього вискакує завантажувач NLTK.

3. Виберіть Усі пакети.
4. Завантажте пункт.

Я отримав помилку, незважаючи на імпорт наступного,

import nltk
nltk.download()

але для Google Colab це вирішило мою проблему.

   !python3 -c "import nltk; nltk.download('all')"

Простий nltk.download () не вирішить цю проблему. Я спробував наведене нижче, і мені це вдалося:

у папці nltk створіть папку маркера та скопіюйте свою папку punkt у папку маркерів.

Це спрацює.! структура папок повинна бути такою, як показано на малюнку

Вам потрібно переставити папки Перемістіть tokenizersпапку в nltk_dataпапку. Це не працює, якщо у вас є nltk_dataпапка, що містить corporaпапку, що містить tokenizersпапку

Для мене нічого з перерахованого вище не спрацювало, тому я просто завантажив усі файли вручну з веб-сайту http://www.nltk.org/nltk_data/, а також вручну помістив їх у файл "токенізатори" всередині "nltk_data" "папка. Не гарне рішення, але все ж рішення.

Після додавання цього рядка коду проблема буде виправлена:

nltk.download('punkt')

Я зіткнувся з тим же питанням. Після завантаження всього, все ще була помилка "punkt". Я шукав пакет на своїй машині Windows за адресою C: \ Users \ vaibhav \ AppData \ Roaming \ nltk_data \ токенізатори, і я бачу, що там присутній "punkt.zip". Я зрозумів, що якось zip-файл не витягнуто до C: \ Users \ vaibhav \ AppData \ Roaming \ nltk_data \ tokenizers \ punk. Коли я витягнув zip, він працював як музика.

Просто переконайтеся, що використовуєте Jupyterблокнот і в блокноті, виконайте такі дії:

import nltk

nltk.download()

Потім з’явиться одне спливаюче вікно (з інформацією https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml ) З цього вам потрібно завантажити все.

Потім повторіть свій код.

Для мене це вирішено за допомогою "nltk:"

http://www.nltk.org/howto/data.html

Не вдалося завантажити english.pickle за допомогою nltk.data.load

sent_tokenizer=nltk.data.load('nltk:tokenizers/punkt/english.pickle')