【自然语言处理系列】安装nltk_data和punkt库（亲测有效）_nltk punkt

目录

一、下载nltk_data-gh-pages.zip数据文件

二、将nltk_data文件夹移到对应的目录   

三、测试

四、成功调用punkt库

问题：

解决方案：

---

在使用自然语言处理库nltk时，许多初学者会遇到“nltk.download('punkt')”无法正常下载的问题。本文将提供一个详细的解决方案，包括如何下载所需的数据文件、将其移动到正确的目录，并进行测试以确保成功调用punkt库。无论您是编程新手还是有经验的开发者，希望这篇文章帮助您克服这一常见障碍，使您能够顺利使用nltk库进行自然语言处理任务。

一、下载nltk_data-gh-pages.zip数据文件

nltk_data: NLTK Data - Gitee.com

点击上方链接，进入到如下界面：

然后点击右上角的克隆下载，进入到如下界面，然后再点击下载zip,开始下载nltk_data-gh-pages.zip文件。

将下载得到的nltk_data-gh-pages.zip文件解压缩，解压缩后的内容如下：

 重点：我们只需要其中的packages,将packages文件夹重新命名为nltk_data

 

二、将nltk_data文件夹移到对应的目录   

import nltk
nltk.find('.')

 运行上方两行代码，我的运行结果是

则将nltk_data文件夹移动到Searched in下边的任意路径都可。 

三、测试

运行结果出现以下界面就是安装成功了。

四、成功调用punkt库

问题：

有的小伙伴在成功完成上边的步骤之后，在运行下边两行代码的时候仍然报错。

import nltk
nltk.download('punkt') 

 或者

word_tokenize 函数是 NLTK 库中的一个工具，用于将文本分解为单词。这个函数使用了一个名为 punkt 的 NLTK 数据文件，该数据文件包含了用于分词的语言特定的规则。

punkt 是一个词法分析器（Lexical Analyzer），用于识别文本中的单词边界。它可以识别标点符号、空格和其他分隔符，并将文本分解成单词。

在使用 word_tokenize 函数进行分词之前，你需要确保已经下载了 punkt 数据文件。

 运行下方代码时，仍然报错，报错的大概意思是没有punkt库。

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.text import Text
input_str = "Today's weather is good, very windy and sunny, we have no classes in the afternoon,We have to play basketball tomorrow."
tokens = word_tokenize(input_str)

解决方案：

step1：打开刚刚路径下的nltk_data

step2：打开其中的tokenizers文件夹

发现其中虽然有punkt，但是还没有解压，关键点就在于将其解压到当前文件路径下。 

 同时还有一个关键点需要注意，否则很有可能不成功。解压punkt.zip之后，punkt文件夹里的内容应该是如下：

如果打开punkt文件夹，里边还嵌套一个punkt文件夹，再打开第二个punkt文件夹之后才出现上方的界面，这样就需要删除一个punkt文件夹了。也就是避免nltk_data\tokenizers\punkt\punkt的情况出现，理想状态是nltk_data\tokenizers\punkt\