需要下载omw-1.4但nltk.download(‘omw-1.4‘)没反应、下载失败

最新推荐文章于 2024-09-16 22:54:06 发布
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本文介绍了如何处理LookupError：当尝试使用Python自然语言工具包(NLTK)时遇到omw-1.4资源未找到的问题，指导读者从GitHub下载并手动安装所需的nltk_data资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

LookupError:

Resource omw-1.4 not found.
Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:
import nltk
>>> nltk.download(‘omw-1.4’)

从https://github.com/nltk/nltk_data下载需要的包，如nltk_data/packages/corpora
/omw-1.4.zip，解压放到如/usr/local/share/nltk_data/corpora，这样就手动安装成功了
在这里插入图片描述
图源

NLTK语料库nltk.download()安装失败及下载很慢的解决方法
Yale-曼陀罗
10-14 1935
使用NLTK.download()时出现的问题nltk_data数据下载链接：https://gitee.com/qwererer2/nltk_data/tree/gh-pages/
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nltk.download('omw-1.4')
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方法1：使用Python交互式命令行-打开Python解释器-导入nltk-调用nltk.download('omw-1.4')方法2：在Python脚本中-编写一个简单的脚本，使用nltk.download()并指定包名方法3：手动下载-如果上述方法失败（比如网络...
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2.如果希望在计算机上安装单独的的数据包，或者下载全部的数据包，则需要在Jupyter Notebook（或者管理员账户）执行下列操作。2.4也可以在python环境下输入下述代码，来验证是否成功。不要随便更改，要不然可能会导致错误。可以在弹出的界面查看自己的路径（nltk_data文件夹。注：可能会出现以下问题。出现红色框内就是成功啦。
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Resource omw-1.4 refers to the Open Multilingual Wordnet version .4, which is a lexical database that provides semantic and lexical information for various languages. The error message "Resource omw-14 not found" indicates that the specific version of Open Multilingual Wordnet is not available in your NLTK (Natural Language Toolkit) installation. To obtain the resource, you can use the NLTK Downloader. The NLTK Downloader is a tool that allows you to download various resources, including wordnets, corpora, and models, for natural language processing tasks. To download the Open Multilingual Wordnet version 1.4, you can follow these steps: 1. Import the NLTK library in your Python script or interactive session: ``` import nltk ``` 2. Download the resource using the NLTK Downloader: ``` nltk.download('omw') ``` This command will download the Open Multilingual Wordnet version 1.4 and make it available for your NLTK installation. After downloading the resource, you should be able to use it in your code for tasks such as word sense disambiguation, semantic similarity, or other natural language processing applications.
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