首先在http://nltk.org/install.html去下载相关的程序。需要用到的有python,numpy,pandas, matplotlib. 当安装好所有的程序之后运行nltk.download()进行词料库的下载。如下图。选择All packages。 然后点击下载

这里需要注意的是Download Directory 可以自行修改。但是最后的一级目录必须是nltk_data

比如可以修改成D:\nltk_data

这个下载器下载很慢,经常会遇到下载不了的时候。这个时候有两种方法可以选择:

1 直接到 http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/nltk_data/index.xml 去下载对应的包

2第二种方法:网上也有其他人打包的库:比如下面的这个链接就可以下载

https://d11.baidupcs.com/file/b8adca61f3d951733a1508c538fb139f?bkt=p3-1400b8adca61f3d951733a1508c538fb139f7a5a378700001237cfb6&xcode=24ee57e4c00df669f8114f90862e7a576f1a5fd0dfa92cd70b2977702d3e6764&fid=655353904-250528-168229026483879&time=1498354932&sign=FDTAXGERLBHS-DCb740ccc5511e5e8fedcff06b081203-farXKS5Ut9qIEKMP6uCJBn0sFLk%3D&to=d11&size=305647542&sta_dx=305647542&sta_cs=1637&sta_ft=zip&sta_ct=7&sta_mt=7&fm2=MH,Ningbo,Netizen-anywhere,,sichuan,ct&newver=1&newfm=1&secfm=1&flow_ver=3&pkey=1400b8adca61f3d951733a1508c538fb139f7a5a378700001237cfb6&sl=83034191&expires=8h&rt=sh&r=640794177&mlogid=4068121183592230425&vuk=1681792858&vbdid=634719214&fin=nltk_data.zip&fn=nltk_data.zip&rtype=1&iv=0&dp-logid=4068121183592230425&dp-callid=0.1.1&hps=1&csl=300&csign=YEkhhUZEK82GGRxxvymOo9t9Y2E%3D&by=themis

这里需要注意的是自行下载的包必须要放在nltk_data文件夹里面。否则导入的时候会出现失败:比如我下载到NLTK的文件夹里面,在导入的时候报如下错误。系统

>>> from nltk.book import *

*** Introductory Examples for the NLTK Book ***

Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9

Type the name of the text or sentence to view it.

Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.

Traceback (most recent call last):

File "<pyshell#0>", line 1, in <module>

from nltk.book import *

File "E:\python2.7.11\lib\site-packages\nltk-3.2.4-py2.7.egg\nltk\book.py", line 20, in <module>

text1 = Text(gutenberg.words('melville-moby_dick.txt'))

File "E:\python2.7.11\lib\site-packages\nltk-3.2.4-py2.7.egg\nltk\corpus\util.py", line 116, in __getattr__

self.__load()

File "E:\python2.7.11\lib\site-packages\nltk-3.2.4-py2.7.egg\nltk\corpus\util.py", line 81, in __load

except LookupError: raise e

LookupError:

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

Resource u'corpora/gutenberg' not found.  Please use the NLTK

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

Searched in:

- 'C:\\Users\\Administrator/nltk_data'

- 'C:\\nltk_data'

- 'D:\\nltk_data'

- 'E:\\nltk_data'

- 'E:\\python2.7.11\\nltk_data'

- 'E:\\python2.7.11\\lib\\nltk_data'

- 'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Roaming\\nltk_data'

系统在下面的几个路径去找,由于没有nltk_data的文件夹,所以找不到相关的文件

- 'C:\\Users\\Administrator/nltk_data'

- 'C:\\nltk_data'

- 'D:\\nltk_data'

- 'E:\\nltk_data'

- 'E:\\python2.7.11\\nltk_data'

- 'E:\\python2.7.11\\lib\\nltk_data'

- 'C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Roaming\\nltk_data'

将文件目录名改成如下后就可以了

我们再导入就成功了

>>> from nltk.book import *

*** Introductory Examples for the NLTK Book ***

Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9

Type the name of the text or sentence to view it.

Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.

text1: Moby Dick by Herman Melville 1851

text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811

text3: The Book of Genesis

text4: Inaugural Address Corpus

text5: Chat Corpus

text6: Monty Python and the Holy Grail

text7: Wall Street Journal

text8: Personals Corpus

text9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908

我们来测试一把:下面这个命令的意义在于在text1文本中查找monstrous出现的地方

>>> text1.concordance('monstrous')

Displaying 11 of 11 matches:

ong the former , one was of a most monstrous size . ... This came towards us ,

ON OF THE PSALMS . " Touching that monstrous bulk of the whale or ork we have r

ll over with a heathenish array of monstrous clubs and spears . Some were thick

d as you gazed , and wondered what monstrous cannibal and savage could ever hav

that has survived the flood ; most monstrous and most mountainous ! That Himmal

they might scout at Moby Dick as a monstrous fable , or still worse and more de

th of Radney .'" CHAPTER 55 Of the Monstrous Pictures of Whales . I shall ere l

ing Scenes . In connexion with the monstrous pictures of whales , I am strongly

ere to enter upon those still more monstrous stories of them which are to be fo

ght have been rummaged out of this monstrous cabinet there is no telling . But

of Whale - Bones ; for Whales of a monstrous size are oftentimes cast up dead u

环境已经搭建好了,后面就开始正式的NLTK学习了

python+NLTK 自然语言学习处理:环境搭建的更多相关文章

  1. python+NLTK 自然语言学习处理二:文本

    在前面讲nltk安装的时候,我们下载了很多的文本.总共有9个文本.那么如何找到这些文本呢: text1: Moby Dick by Herman Melville 1851 text2: Sense ...

  2. python+NLTK 自然语言学习处理六:分类和标注词汇一

    在一段句子中是由各种词汇组成的.有名词,动词,形容词和副词.要理解这些句子,首先就需要将这些词类识别出来.将词汇按它们的词性(parts-of-speech,POS)分类并相应地对它们进行标注.这个过 ...

  3. python+NLTK 自然语言学习处理八:分类文本一

    从这一章开始将进入到关键部分:模式识别.这一章主要解决下面几个问题 1 怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特性 2 怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型 3 从这些模型中我们可以学到那些 ...

  4. python+NLTK 自然语言学习处理七:N-gram标注

    在上一章中介绍了用pos_tag进行词性标注.这一章将要介绍专门的标注器. 首先来看一元标注器,一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标识符分配最有可能的标记,建立一元标注器的技术称为训练. fro ...

  5. python+NLTK 自然语言学习处理五:词典资源

    前面介绍了很多NLTK中携带的词典资源,这些词典资源对于我们处理文本是有大的作用的,比如实现这样一个功能,寻找由egivronl几个字母组成的单词.且组成的单词每个字母的次数不得超过egivronl中 ...

  6. python+NLTK 自然语言学习处理四:获取文本语料和词汇资源

    在前面我们通过from nltk.book import *的方式获取了一些预定义的文本.本章将讨论各种文本语料库 1 古腾堡语料库 古腾堡是一个大型的电子图书在线网站,网址是http://www.g ...

  7. python+NLTK 自然语言学习处理三:如何在nltk/matplotlib中的图片中显示中文

    我们首先来加载我们自己的文本文件,并统计出排名前20的字符频率 if __name__=="__main__": corpus_root='/home/zhf/word' word ...

  8. Python+NLTK自然语言处理学习(一):环境搭建

    Python+NLTK自然语言处理学习(一):环境搭建 参考黄聪的博客地址:http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.ht ...

  9. Python基础学习之环境搭建

    Python如今成为零基础编程爱好者的首选学习语言,这和Python语言自身的强大功能和简单易学是分不开的.今天我们将带领Python零基础的初学者完成入门的第一步——环境搭建.本文会先来区分几个在P ...

随机推荐

  1. 从SQL Server数据库转到Oracle数据库的数据脚本处理

    在我们很多情况下的开发,为了方便或者通用性的考虑,都首先考虑SQL Server数据库进行开发,但有时候客户的生产环境是Oracle或者其他数据库,那么我们就需要把对应的数据结构和数据脚本转换为对应的 ...

  2. SpringMVC构建Restful。

    因为spring是依赖jackson来生成json,需要添加jar包. pom.xml文件添加依赖. <dependency> <groupId>org.codehaus.ja ...

  3. 使用configuration配置结束在quartz.net中使用硬编码Job,Trigger任务提高灵活性

    经常在项目中遇到定时任务的时候,通常第一个想到的是Timer定时器,但是这玩意功能太弱鸡,实际上通常采用的是专业化的第三方调度框架,比如说 Quartz,它具有功能强大和应用的灵活性,我想使用过的人都 ...

  4. weiphp的学习

    ##2015-07-27 **token 一定要加 不然在lists页面无法显示** ##2015-07-20 1. 自定义回复里面添加 微现场 跳转url OAuth2.0网页授权演示      & ...

  5. webpack的多文件打包问题

    1.第三方库如vue,vue-router可以利用webpack中的entry指定vendor:['vue','vue-router']来打包在一个文件中 2.将这些文件单独提取出来,在页面中使用&l ...

  6. SparkMLlib学习之线性回归

    SparkMLlib学习之线性回归 (一)回归的概念 1,回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量.但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输 ...

  7. php原生自定义验证码,5分钟搞定你的问题

    当然现在很多php的框架里面自带了很多很多验证码,我的这个验证码,也是当初刚刚入行的时候学习模仿的.现在照搬出来,希望对刚入门的朋友有所帮助. **************************** ...

  8. stm之SPI通信协议

    SPI (Serial Peripheral interface),顾名思义就是串行外围设备接口.SPI是一种高速的,全双工,同步的通信总线,并且在芯片的管脚上只占用四根线,节约了芯片的管脚,同时为P ...

  9. Spring学习笔记——02 Bean的命名及实例化

    一.Bean的命名 前一篇讲到IoC是一个管理Bean的容器,Bean多数情况下都是通过XML文件进行配置的,其中Bean的命名有以下几种方式,现在梳理一下. 1. 不指定id,只配置类名 <b ...

  10. Java常用类之String类、Stringbuffer和Random类练习

    定义一个StringBuffer类对象, 1)使用append方法向对象中添加26个字母,并倒序遍历输入 2)删除前五个字符 package 第十一章常用类; /** * 定义一个StringBuff ...