开始进行文本分析，最终需要使用PyCharm2019作为IDE下载Corpora。由于我已经使用了PyCharm自己的lib导入接口来启用Corpora，因此不确定我要做什么回溯消息。为什么出现错误，提示该代码无法使用Corpora？
导入的TextBlob，尝试执行以下操作：从textblob导入TextBlob ...查看下面的代码
from textblob import TextBlob
TextBlob(train['tweet'][1]).words
print("\nPRINT TOKENIZATION") # own instruction to allow for knowing what code result delivers
print(TextBlob(train['tweet'][1]).words)
....
试图通过nltk安装，没有运气...下载“ brown.tei”时出错
显示信息https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml Tkinter回调中的异常 追溯（最近一次通话）： 在调用中的文件“ C：\ Users \ jcst \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python37-32 \ lib \ tkinter__init __。py”，行1705 返回self.func（* args） 文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ nltk \ downloader.py”，行1796，在_download中 返回self._download_threaded（* e） 文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ nltk \ downloader.py”，第2082行，在_download_threaded中 断言self._download_msg_queue == [] 断言错误 追溯（最近一次通话）： 修饰后的文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ textblob \ decorators.py”，第35行 return func（* args，** kwargs） 文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ textblob \ tokenizers.py”，第57行，标记形式 返回nltk.tokenize.sent_tokenize（文本） 在send_tokenize的第104行中，文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ nltk \ tokenize__init __。py” tokenizer =负载（'tokenizers / punkt / {0} .pickle'.format（language）） 加载中的文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ nltk \ data.py”，行870 opens_resource = _open（resource_url）
资源文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ nltk \ data.py”，行995，在中打开 找不到punkt。 请使用NLTK下载器获取资源： 返回find（path ，path + ['']）。open（）
在查找中找到文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ nltk \ data.py”
导入nltk nltk.download（'punkt'）
有关更多信息，请参见：https://www.nltk.org/data.html
试图加载tokenizers / punkt / english.pickle
在以下位置搜索： -'C：\ Users \ jcst / nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ share \ nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ AppData \ Roaming \ nltk_data' -'C：\ nltk_data' -'D：\ nltk_data' -'E：\ nltk_data' -''
raise LookupError(resource_not_found)
LookupError：
未找到资源标记。 请使用NLTK下载器获取资源：
导入nltk nltk.download（'punkt'）
有关更多信息，请参见：https://www.nltk.org/data.html
试图加载tokenizers / punkt / english.pickle
在以下位置搜索： -'C：\ Users \ jcst / nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ share \ nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ nltk_data' -'C：\ Users \ jcst \ AppData \ Roaming \ nltk_data' -'C：\ nltk_data' -'D：\ nltk_data' -'E：\ nltk_data' -''
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近通话最近）： 文件“ C：/Users/jcst/PycharmProjects/TextMining/ModuleImportAndTrainFileIntro.py”，第151行，在 TextBlob（train ['tweet'] [1]）。单词 文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ textblob \ decorators.py”，第24行，获取 值= obj。字典 [self.func。名称] = self.func（obj） 文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ textblob \ blob.py”，第649行，用文字显示 返回WordList（word_tokenize（self.raw，include_punc = False）） 文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ textblob \ tokenizers.py”，第73行，在word_tokenize中 用于send_tokenize（文本）中的句子 文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ textblob \ base.py”，第64行，位于itokenize中 return（在self.tokenize（text，* args，** kwargs）中以t表示t） 修饰后的文件“ C：\ Users \ jcst \ PycharmProjects \ TextMining \ venv \ lib \ site-packages \ textblob \ decorators.py”，第38行 引发MissingCorpusError（） textblob.exceptions.MissingCorpusError： 似乎您缺少此功能的一些必需数据。
要下载必要的数据，只需运行
python -m textblob.download_corpora
或使用NLTK下载器下载丢失的数据：http://nltk.org/data.html 如果仍不能解决问题，请在https://github.com/sloria/TextBlob/issues提交问题。