sents = gutenberg.sents(fileid) 出现 No sentence tokenizer for this corpus
时间: 2024-09-07 07:03:31 浏览: 38
`gutenberg.sents(fileid)` 是用于从Gutenberg项目中读取文件并分割成句子的方法。然而,如果遇到 "No sentence tokenizer for this corpus" 的错误,可能是因为尝试使用的工具(如NLTK或其他自然语言处理库)缺乏针对特定语料库(如Gutenberg)的内置分句器。
解决这个问题通常有几种途径:
1. **安装适当的分词器**:如果你正在使用NLTK,可以尝试安装 `nltk_data` 包中的 `punkt` 数据包,它包含了不同语言的分词器模型。例如,运行 `nltk.download('punkt')` 来下载俄语分词器。
```python
import nltk
nltk.download('punkt')
```
2. **自定义分句规则**:如果找不到预装的分词器,你可以创建自己的规则来识别句子边界。这可能涉及到查找常见的句点、问号或感叹号,以及考虑语言习惯。
3. **使用第三方库**:对于某些语言,可能需要使用专门为此目的设计的库,比如 `spaCy` 或者 `Polyglot`,它们可能有更好的支持。
相关问题--:
1. 如何在NLTK中添加自定义分词规则?
2. NLTK的`punkt`数据包包含哪些语言的分词器?
3. `spaCy`或`Polyglot`在处理多种语言时有何优势?
相关问题
No sentence tokenizer for this corpus
在某些情况下,如您提到的"no sentence tokenizer for this corpus",如果某个语料库没有内置的句子分割器(比如NLTK的`sent_tokenize`),可能是因为该语料库本身并不包含句子级别的标记,或者它采用的是非标准的句子划分方式。在这种情况下,如果您需要对文本进行句子级操作,如分词,但缺乏预定义的句子分割,您可以考虑:
1. 自己编写逻辑:基于特定的规则,例如查找句点`.`、问号`?`和感叹号`!`来识别句子边界。
```python
def custom_sentence_tokenize(text):
sentences = []
current_sentence = ''
for char in text:
if char in ['.', '!', '?']:
sentences.append(current_sentence.strip())
current_sentence = ''
else:
current_sentence += char
if current_sentence:
sentences.append(current_sentence.strip()) # 处理最后一个句子
return sentences
# 使用自定义函数
text = "这是一个示例句子,用于演示如何处理无内建句子分割的情况。"
sentences = custom_sentence_tokenize(text)
```
2. 使用外部工具:如果不是必须与已有库兼容,可以考虑使用SpaCy等其他自然语言处理库,它们通常有更好的句子分割支持[^2]。
```python
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm') # 英文模型
doc = nlp(text)
sentences = [sent.text for sent in doc.sents]
```
for fileid in nltk.corpus.gutenberg.fileids(): num_chars=len(nltk.corpus.gutenberg.raw(fileid)) #统计字符数 num_words=len(nltk.corpus.gutenberg.words(fileid)) #统计单词数 num_sent=len(nltk.corpus.gutenberg.sents(fileid)) #统计句子数 num_vocab=len(set([w.lower() for w in nltk.corpus.gutenberg.words(fileid)])) print(int(num_chars / num_words), int(num_words / num_sent),int(num_words / num_vocab), fileid) File "<input>", line 6 print(int(num_chars / num_words), int(num_words / num_sent),int(num_words / num_vocab), fileid) ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
这个错误提示是缩进错误,可能是你的代码缩进不正确。你可以检查一下代码中的缩进,确保缩进正确。正确的代码应该是这样的:
```
for fileid in nltk.corpus.gutenberg.fileids():
num_chars = len(nltk.corpus.gutenberg.raw(fileid)) # 统计字符数
num_words = len(nltk.corpus.gutenberg.words(fileid)) # 统计单词数
num_sent = len(nltk.corpus.gutenberg.sents(fileid)) # 统计句子数
num_vocab = len(set([w.lower() for w in nltk.corpus.gutenberg.words(fileid)]))
print(int(num_chars / num_words), int(num_words / num_sent), int(num_words / num_vocab), fileid)
```