A. 如何用 python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理
我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。
中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词，非常好用）。
中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist 统计文本词频，用bigrams 把文本变成双词组的形式：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
再之后就可以用这些来计算文本词语的信息熵、互信息等。
再之后可以用这些来选择机器学习的特征，构建分类器，对文本进行分类（商品评论是由多个独立评论组成的多维数组，网上有很多情感分类的实现例子用的就是nltk 中的商品评论语料库，不过是英文的。但整个思想是可以一致的）。
另外还有一个困扰很多人的Python 中文编码问题。多次失败后我总结出一些经验。
Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑：
utf8（输入） ——> unicode（处理） ——> （输出）utf8
Python 里面处理的字符都是都是unicode 编码，因此解决编码问题的方法是把输入的文本（无论是什么编码）解码为（decode）unicode编码，然后输出时再编码（encode）成所需编码。
由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用Python 处理的时候解码为unicode（sometexts.decode('utf8')），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）。
B. python sklearn 怎样实现多方法混合
最近在拿 sklearn 做中文文本分类器，
网上找到的例子都是拿带标签的数据，二八划分后，八成用于训练模型，两成用于测试，
然后分析测试结果看精确度。
现在，我已经使用训练数据做好了模型训练（存在文本分类器的对象了），
拿一段之前数据集里面没有的文本数据，使用训练好的文本分类器做类别预测，
问题是如何拿到预测的类别的名称呢。。。
代码如下：
# cls 是之前已经训练好的文本分类器对象
pred = clf.predict(X_new)
怎样从预测结果 pred （ ndarray ）获取到分类的类别名称呢？
我有尝试过如下的方式去获取：
label_list = list()
C. 将新数据预测在Python问题，怎么解决
最近在拿 sklearn 做中文文本分类器， 网上找到的例子都是拿带标签的数据，二八划分后，八成用于训练模型，两成用于测试， 然后分析测试结果看精确度。 现在，我已经使用训练数据做好了模型训练（存在文本分类器的对象了）， 拿一段之前数据集里
D. python具体在文本处理上怎么用
在诸多软件压缩包中或是项目压缩包中都会存在一个readme.txt文件，其中的内容无非是对软件的简单介绍和注意事项。但是在该文本文件中，内容没有分段分行，是非常冗杂地混在一起。当然处理手段多种多样，而我正好尝试利用Python解决这个问题。另外，这些内容或许对将来爬虫爬下的内容进行处理也是有些帮助的，只不过面对的混乱和处理需求不同而已。
这里的思路很简单，打开一个文本文档，对其中具有两个及两个以上的空格进行处理，即产生换行，另外出现很多的‘=’和‘>>>’也进行处理。这里我尝试处理的是easyGUI文件夹中的read.txt,该文件我复制在了D盘的根目录下。具体的实现代码如下：
def save_file(lister):#将传入的列表保存在新建文件中 new_file = open('new_file','w')#创建并打开文件，文件可写 new_file.writelines(lister)#将列表lister中的内容逐行打印 new_file.close()#关闭文件，且缓存区中的内容保存至该文件中def split_file(filename):#分割原始文件 f = open(filename)#打开该原始文件，默认该文件不可修改 lister = []#初始化一个空列表 for each_line in f: if each_line[:6] != '======' and each_line[:3] != '>>>': #当连续出现六个‘=’或连续三个‘>’时，打印一个换行符，实际体现在else中 each_line.split(' ',1)#当出现两个空格时，分割一次，并在下一行代码中以一行的形式保存在列表中 lister.append(each_line) else:
lister.append('\n')
save_file(lister)
f.close()
split_file('D:\\README.txt')
代码给出了详细的注释。其中得到的新的名为“new_file”的文件保存在默认的Python项目的目录下。当然，可以通过chdir()更改工作目录，使得文件创建在自己指定的位置。
E. 在python中如何根据已有词典对文本进行分类
如你所说的这种有简单规则的，写个正则匹配就可以了。要满足更复杂的要求就用挖掘算法
F. 有没有谁最大熵自然语言处理最大熵文本分类器，哪位大侠有源代码（C++,Python）
python nltk库
G. 分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
关于分享!5种常用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
H. python 有好的文本分类库吗
scikit_learn中就有文本分类器。。svm,nb,lda这些
I. Python文本处理工具都有哪些
1、 NLTK — Natural Language Toolkit
搞自然语言处理的同学应该没有人不知道NLTK吧，这儿也就不多说了。不过引荐两本书籍给刚刚触摸NLTK或许需求具体了解NLTK的同学: 一个是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介绍NLTK里的功用用法为主，一起附带一些Python常识，一起国内陈涛同学友情翻译了一个中文版，这儿可以看到：引荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，这本书要深入一些，会涉及到NLTK的代码结构，一起会介绍怎么定制自己的语料和模型等，相当不错。
2、 Pattern
Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品，客观的说，Pattern不仅仅是一套文本处理东西，它更是一套web数据挖掘东西，囊括了数据抓取模块(包含Google, Twitter, 维基网络的API，以及爬虫和HTML剖析器)，文本处理模块(词性标示，情感剖析等)，机器学习模块(VSM, 聚类，SVM)以及可视化模块等，可以说，Pattern的这一整套逻辑也是这篇文章的组织逻辑，不过这儿我们暂时把Pattern放到文本处理部分。我个人首要使用的是它的英文处理模块Pattern.en, 有许多很不错的文本处理功用，包含基础的tokenize, 词性标示，语句切分，语法检查，拼写纠错，情感剖析，句法剖析等，相当不错。
3、 TextBlob: Simplified Text Processing
TextBlob是一个很有意思的Python文本处理东西包，它其实是根据上面两个Python东西包NLKT和Pattern做了封装(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供给了许多文本处理功用的接口，包含词性标示，名词短语提取，情感剖析，文本分类，拼写检查等，甚至包含翻译和语言检测，不过这个是根据Google的API的，有调用次数约束。
4、 MBSP for Python
MBSP与Pattern同源，同出自比利时安特卫普大学CLiPS实验室，供给了Word Tokenization, 语句切分，词性标示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本处理功用，感兴趣的同学可以重视。
关于 Python文本处理工具都有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
J. 如何用 Python 中的 NLTK 对中文进行分析和处理
我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。
中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词，非常好用）。
中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist 统计文本词频，用bigrams 把文本变成双词组的形式：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
再之后就可以用这些来计算文本词语的信息熵、互信息等。
再之后可以用这些来选择机器学习的特征，构建分类器，对文本进行分类（商品评论是由多个独立评论组成的多维数组，网上有很多情感分类的实现例子用的就是nltk 中的商品评论语料库，不过是英文的。但整个思想是可以一致的）。
另外还有一个困扰很多人的Python 中文编码问题。多次失败后我总结出一些经验。
Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑：
utf8（输入） ——> unicode（处理） ——> （输出）utf8
Python 里面处理的字符都是都是unicode 编码，因此解决编码问题的方法是把输入的文本（无论是什么编码）解码为（decode）unicode编码，然后输出时再编码（encode）成所需编码。
由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用Python 处理的时候解码为unicode（sometexts.decode('utf8')），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）。