20250324-使用 `nltk` 的 `sent_tokenize`, `word_tokenize、WordNetLemmatizer` 方法时报错

解决使用 nltk 的 sent_tokenize, word_tokenize、WordNetLemmatizer 方法时报错问题

第 2 节的手动方法的法1可解决大部分问题，可首先尝试章节 2 的方法

1. nltk.download(‘punkt_tab’)

LookupError: 
**********************************************************************
  Resource punkt_tab not found.
  Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:

  >>> import nltk
  >>> nltk.download('punkt_tab')
  
  For more information see: https://www.nltk.org/data.html  

  Attempted to load tokenizers/punkt_tab/english/

  Searched in:
    - 'C:\\Users\\chenw/nltk_data'
    - 'D:\\RuanJianAPP\\anaconda3\\envs\\NLP-30820\\nltk_data'
    - 'D:\\RuanJianAPP\\anaconda3\\envs\\NLP-30820\\share\\nltk_data'
    - 'D:\\RuanJianAPP\\anaconda3\\envs\\NLP-30820\\lib\\nltk_data'
    - 'C:\\Users\\chenw\\AppData\\Roaming\\nltk_data'
    - 'C:\\nltk_data'
    - 'D:\\nltk_data'
    - 'E:\\nltk_data'
**********************************************************************

根据提示可手动或自动处理这一报错

1) 运行命令（不是每个人都能成功）

将 your_path 换为你想安装的文件地址（必须是上面所显示的任一路径）

import nltk
nltk.download('punkt_tab', download_dir=your_path)

可以使用一下方法检查 NLTK 数据路径

import nltk
print(nltk.data.find('tokenizers/punkt_tab'))

2) 手动

首先，从官网下载文件

NLTK Corpora: https://www.nltk.org/nltk_data/

在官网页面搜索 punkt_tab ，在第 77 条：Punkt Tokenizer Models [ download | source ] 点击 download 下载。

之后，（我使用的是提示的第四条路径）在上面提示路径中的任意一个路径中，在 ..../lib 文件夹下新建 nltk_data/tokenizers 文件夹。

然后，将下载的文件解压到 tokenizers 文件夹下：

最后，试运行一下是不会报错的（只要没有哪一步出错）

2. nltk.download(‘wordnet’)

WordNetLemmatizer().lemmatize()

LookupError: 
**********************************************************************
  Resource wordnet not found.
  Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:

  >>> import nltk
  >>> nltk.download('wordnet')
  
  For more information see: https://www.nltk.org/data.html

  Attempted to load corpora/wordnet

  Searched in:
    - 'C:\\Users\\chenw/nltk_data'
    - 'D:\\RuanJianAPP\\anaconda3\\envs\\NLP-30820\\nltk_data'
    - 'D:\\RuanJianAPP\\anaconda3\\envs\\NLP-30820\\share\\nltk_data'
    - 'D:\\RuanJianAPP\\anaconda3\\envs\\NLP-30820\\lib\\nltk_data'
    - 'C:\\Users\\chenw\\AppData\\Roaming\\nltk_data'
    - 'C:\\nltk_data'
    - 'D:\\nltk_data'
    - 'E:\\nltk_data'
**********************************************************************

同样也是分手动和自动，按照上述的方法

1) 运行命令（不是每个人都能成功）

与 punkt_tab 的处理方法类似

import nltk
nltk.download('wordnet', download_dir=your_path)

2) 手动

法1：直接从下面的链接中下载语料库（推荐）

nltk_data: https://github.com/nltk/nltk_data

将下载好的包解压，解压后包中 packages 中的所以文件复制到 nltk_data 文件夹中

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tokenizers\punkt_tab.zip 文件需要解压，之后无关文件可删除

可参考文章：nltk.download(‘wordnet‘)错误；Resource wordnet not found. Please use the NLTK Downloader to obtain th

法2：与 1. nltk.download('punkt_tab') 的手动操作方法相同

NLTK Corpora 的 114 个压缩包（我没试过，文件太大，下载太慢）

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3. 验证数据包是否下载成功

from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This are some sample sentences to test the tokenizer."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

['This', 'are', 'some', 'sample', 'sentences', 'to', 'test', 'the', 'tokenizer', '.']

from nltk import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer() # 词形还原器
wordlist = [] # 存储词形还原后单词的列表

# 对每个单词进行词形还原
for word in tokens:
    # 这里默认词性为名词（"n"），可以根据需要扩展到其他词性
    # 例如：使用词性标注工具（如 nltk.pos_tag）来确定单词的词性
    lemma_word = lemmatizer.lemmatize(word, pos="n")
    wordlist.append(lemma_word)

print(wordlist)

['This', 'are', 'some', 'sample', 'sentence', 'to', 'test', 'the', 'tokenizer', '.']