Codebeispiel für Sentiment-Analyse für asiatische Sprachen - Python NLTK

Question

Es gibt eine Demo auf sentiment analysis mit NLTK (Python) hier http://text-processing.com/demo/sentiment/.

Und auch die Tutorials auf den Teilen der Stimmungsanalyse

• http://streamhacker.com/2010/06/16/text-classification-sentiment-analysis-eliminate-low-information-features/
• http://streamhacker.com/2010/05/10/text-classification-sentiment-analysis-naive-bayes-classifier/
• http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book/ch07.html

Gibt es ein vollständiges Codebeispiel oder Arbeitsprojekte mit Python NLTK auf der Stimmung Analyse für asiatische Sprachen? (vor allem für Chinesisch, Japanisch, Koreanisch oder Arabisch, Hebräisch und Persisch Sprachen)

Answer 1

Ich sehe keine Beispiele mit NLTK, aber die chatterbox (Social Media oreinted) und chinese-analytics (Business-orientierte) Bibliotheken verwendet werden können, um Führe Stimmungsanalyse für chinesische Sprachen durch.

Answer 2

In der japanischen Version von Natural Language Processing mit Python gibt es ein extra Kapitel speziell für japanische Verarbeitung: https://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book-jp/ch12.html (auf Japanisch).

Sofern Sie keine symbolischen Ansätze für die Sentimentanalyse suchen, können Sie vorhandene Techniken auf Japanisch anwenden (oder die Sprache, die Sie bearbeiten möchten) und sprachspezifische Werkzeuge für den Vorverarbeitungsschritt verwenden.