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nltk情感分析,python英文情感分析nltk

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因为nltk的处理粒度一般是单词，所以需要先对文本进行分词 ， 然后使用nltk进行处理(不需要使用nltk进行分词，使用分词包即可 。如何用Python中的NLTK对分析进行分类 ， 并用nltk处理最近的中文在线商品评论，计算评论的信息熵、互信息和混淆值 。
1、学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具数据挖掘又称数据挖掘、数据挖掘 。数据挖掘通常与计算机科学有关 ， 解决问题的方法有统计学、在线分析处理、信息检索、机器学习、专家系统和模式识别 。所需软件和工具:RapidMiner是一款开源的数据挖掘软件，用Java语言编写，提供了一些可扩展的数据分析挖掘算法 。SAS数据挖掘商业软件挖掘数据集模式，模型是描述性和预测性的；WEKA可以进行数据预处理、采集、分类、回归分析、可视化和特征选择；r软件用C语言和FORTRAN语言编写 。Orange是一款开源的数据挖掘和机器学习工具 。KNIME拥有数据提取、集成、处理、分析、转换和加载所需的所有数据挖掘工具；NLTK可以提供语言处理工具；JHepWork主要使用开源库来创建一个data 分析环境 ， 并提供丰富的用户界面 。Pentaho为数据集成、业务分析和大数据处理提供了一个全面的平台 。
2、0基础自学python,有入门书籍推荐下么1、Python编程:实践入门分为两部分:基础部分和实践部分 。基础部分介绍基本编程概念，实用部分介绍如何利用新学到的知识开发功能性项目:2D游戏外星人入侵、数据可视化与实战、Web应用 。推荐理由:这本书内容比较简洁，没有难懂晦涩的概念 。最重要的是 ， 每个总结都附有一个“试试看”的链接 。理论和实践恰到好处，写作逻辑流畅，手把手教的感觉不重复，非常适合入门 。
最后几章的10条是本书最大的亮点，不仅实用，而且解释得很好 。推荐理由:作为语言教程书，这本书很不错！该说的说清楚，不该说的轻描淡写指出 。读者要在网上搜索 ， 有迹可循 ， 把握好轻重 。作者会把不同的理解和实现方式放在一个例子中，更多的时候，作者会有相当有趣的幽默让读者感到轻松愉快 。
3、如何用Python中的NLTK对中文进行 分析和处理最近正在用nltk对中文网上商品评论情感进行分类，计算评论的信息熵、互信息和混淆值(虽然我不是很懂这些概念...只是/感觉用nltk处理中文完全可以 。它的重点是中文分词和文本表达的形式 。
【nltk情感分析,python英文情感分析nltk】因为nltk的处理粒度一般是单词，所以需要先对文本进行分词，然后使用nltk进行处理(不需要使用nltk进行分词 ， 使用分词包即可 。强烈推荐口吃分词，中文分词后，文本是由每个单词组成的长数组:Python在科学计算领域有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy 。Numpy是用python实现的科学计算包，包括强大的N维数组对象数组；比较成熟的(广播)函数库；集成C/C和Fortran代码的工具包；实用线性代数，傅立叶变换和随机数生成函数 。SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅立叶变换、信号处理与图像处理、常微分方程求解等模块以及其他科学与工程中常用的计算 。

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