Python运行nltk代码报ValueError: too many values to unpack (expected 2)如何解决

• 直接触发原因：过滤无停用词二元组的列表推导式中，遍历对象写错了。你要遍历的是已经生成的二元组列表tokenizedwordsbigrams，但实际写的是单个分词组成的列表tokenizedwords，单个字符串没法拆成n1、n2两个变量，所以抛出解包失败错误。
• 隐性问题：nltk.Text类没有collection_list()方法，当前错误修复后会触发新的属性错误，是方法名拼写错误导致。

仅需要修改performBigramsAndCollocations函数内的2行代码即可：

1. 将列表推导的遍历对象替换为二元组列表
2. 将拼写错误的collection_list修正为collocation_list（nltk 3.7+版本支持，作用是返回文本中的搭配列表）

修复后的函数代码：

def performBigramsAndCollocations(textcontent, word):
    tokenizedwords = regexp_tokenize(textcontent, "[\w]+")
    tokenizedwords = [x.lower() for x in tokenizedwords if x != '']
    tokenizedwordsbigrams = list(nltk.bigrams(tokenizedwords))
    stop_words = stopwords.words('english')
    lc_stop_words = [word.lower() for word in stop_words]
    # 修复点1：遍历对象改为二元组列表tokenizedwordsbigrams
    tokenizednonstopwordsbigrams = [(n1,n2) for n1, n2 in tokenizedwordsbigrams if n1 not in lc_stop_words and n2 not in lc_stop_words]
    cfd_bigrams = ConditionalFreqDist(tokenizednonstopwordsbigrams)
    mostfrequentwordafter = cfd_bigrams[word].most_common(3)
    words = Text(tokenizedwords)
    # 修复点2：修正方法名拼写错误
    collocationwords = words.collocation_list()
    return mostfrequentwordafter, collocationwords

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pratik Patil