提供者：董文伟
1：下载地址
https://github.com/isnowfy/snownlp
2：工具简介
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。
关于功能：
• 中文分词（Character-Based Generative Model）
• 词性标注（TnT 3-gram 隐马）
• 情感分析（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好，待解决）
• 文本分类（Naive Bayes）
• 转换成拼音（Trie树实现的最大匹配）
• 繁体转简体（Trie树实现的最大匹配）
• 提取文本关键词（TextRank算法）
• 提取文本摘要（TextRank算法）
• tf，idf
• Tokenization（分割成句子）
• 文本相似（BM25）
• 支持python3（感谢erning）
关于训练：
现在提供训练的包括分词，词性标注，情感分析，而且都提供了我用来训练的原始文件 以分词为例 分词在snownlp/seg目录下
from snownlp import seg
seg.train(‘data.txt’)
seg.save(‘seg.marshal’)
#from snownlp import tag
#tag.train(‘199801.txt’)
#tag.save(‘tag.marshal’)
#from snownlp import sentiment
#sentiment.train(‘neg.txt’, ‘pos.txt’)
#sentiment.save(‘sentiment.marshal’)
这样训练好的文件就存储为seg.marshal了，之后修改snownlp/seg/init.py里的data_path指向刚训练好的文件即可
2：使用教程
1：编译和安装
方法一：
将github上的安装文件下载到服务器，运行python setup.py进行安装
方法二：
在命令窗口cmd下面运行pip install snownlp
2：使用方法
1：分词
首先import SnowNLP 将句子放入SnowNLP；输出s.words
2：词性标注
首先import SnowNLP 将句子放入SnowNLP；输出s.tags
3：情绪判断
返回值为正面情绪的概率，
越接近1表示正面情绪
越接近0表示负面情绪
4：关键词抽取
3：相关论文
欧阳效福. 基于游客微博“大数据”分析的厦门旅游环境意象研究[D]. 厦门大学, 2016.