第1个回答 2024-08-28
使用Python的nltk库进行中文文本分析和处理的过程，大致包含以下步骤。首先，需要理解中文特有的分词问题。与英文不同，中文处理通常需要先将文本进行分词，将文本转化为由一个个词组成的序列，如[word1, word2, word3……wordn]。此步骤可直接使用分词包完成，强烈推荐结巴分词工具，它非常高效。
分词后，文本转变为一个词序列，即可利用nltk库的工具进行进一步处理。例如，使用FreqDist函数统计词频，或使用bigrams函数将文本转化为双词序列：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。此过程可以用于计算文本的词语信息熵、互信息等。
在获得这些统计信息后，可以利用它们作为特征构建机器学习模型，对文本进行分类。以商品评论为例，评论通常由多个独立评论组成，可使用nltk的中文评论语料库进行情感分类。尽管原始语料库使用英文，但整体思想适用于中文。
此外，处理中文文本时，还会遇到Python中的中文编码问题。通常，解决此问题的逻辑为：utf8（输入）——>unicode（处理）——>（输出）utf8。Python处理字符使用的是unicode编码，因此，解决编码问题的关键在于将输入文本解码为unicode，然后在输出时编码为所需格式。对于文本文件，最简便的方法是将文件另存为utf-8编码，之后使用Python读取时先解码为unicode（如sometexts.decode('utf8')），最后输出结果时再编码成utf8（直接用str()函数即可）。
在进行中文文本分析和处理时，可以参考这篇文章，它详细介绍了nltk在中文应用的技巧和方法，提供了一个很好的参考。