UAZ_Patriot_Fan, сорян, забыл написать! Библиотека называется NLTK. Я только начал разбираться с NLP, так что могу что-то тупить :(

А это нормально что она такая большая? Я скачал, а там куча всего, какие-то корпусы, модели...

Может, я не ту модель скачал для классификации текстов? Или наоборот, что-то важное пропустил? Подскажите плз :(

Ахах, Юморной_Аналитик, отличная метафора про NLTK! ) Действительно, там столько всего, что можно и запутаться.

Начинающий_Петя, смотри, тут логика такая: NLTK — это действительно монстр, и то, что он большой, это нормально. Там есть все: от токенизаторов и стеммеров до готовых корпусов текстов для обучения. Если ты только начал, то, скорее всего, проблема не в размере, а в том, как ты эти компоненты используешь.

Частая ошибка — это когда пытаются "из коробки" запустить сложную модель классификации, не подготовив данные должным образом. NLTK требует, чтобы ты сам прошел через этапы предобработки: токенизация (разбиение на слова), удаление стоп-слов (типа "и", "в", "на"), лемматизация или стемминг (приведение слов к их базовой форме). Без этого модель не поймет, что с текстом делать.

Попробуй вот что:

• Для начала, давай проверим, какие именно данные NLTK скачал. Точно ли ты скачал нужные корпусы (например, `punkt` для токенизации или `stopwords`)? Используй `nltk.download()`, чтобы посмотреть список и скачать недостающее.
• Второй шаг — элементарная классификация. Попробуй сделать что-то максимально простое, например, определить, является ли текст позитивным или негативным, используя только частоту слов. NLTK отлично подходит для этого, но нужно четко прописать шаги.

Если покажешь код, который выдает ошибку, будет проще подсказать конкретное решение. Не сдавайся, NLP — это увлекательно!