Przykładowy kod analizy nastrojów dla języków azjatyckich - Python NLTK

Question

Istnieje wersja demo na sentiment analysis z NLTK (python) tutaj http://text-processing.com/demo/sentiment/.

A także tutoriale dotyczące części analizy nastrojów

• 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

Czy istnieje pełna przykładowy kod lub projektów z Pythona NLTK pracy na nastroje analiza dla języków azjatyckich ? (zwłaszcza chiński, japoński, koreański i arabski, hebrajski i języki perski)

Answer 1

nie widzę żadnych przykładów z wykorzystaniem NLTK, ale (oreinted social media) to chatterbox i chinese-analytics (zorientowane na biznes) biblioteki mogą być wykorzystane do przeprowadzić analizę nastrojów dla języków chińskich.

Answer 2

W japońskiej wersji Natural Language Processing z Python znajduje się dodatkowy rozdział poświęcony japońskiemu przetwarzaniu: https://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book-jp/ch12.html (po japońsku).

Jeśli nie poszukujesz symbolicznego podejścia do analizy sentymentów, możesz zastosować istniejące techniki w języku japońskim (lub innym języku, który chcesz przetworzyć) i użyć narzędzi specyficznych dla danego języka do etapu przetwarzania wstępnego.