Пример кода для анализа настроений для азиатских языков - Python NLTK

Question

Есть демо на sentiment analysis с NLTK (python) здесь http://text-processing.com/demo/sentiment/.

А также учебные пособия по части анализа настроений

• 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

Есть ли полный пример кода или рабочие проекты с Python NLTK по анализу настроений для азиатских языков? (особенно для китайского, японского, корейского или арабского, иврита и персидских языков)

Answer 1

В японской версии Natural Language Processing с Python есть дополнительная глава, посвященная обработке на японском языке: https://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book-jp/ch12.html (на японском языке).

Если вы не ищете символические подходы к анализу настроений, вы можете применить существующую технику к японскому языку (или к любому языку, который вы хотите обработать) и использовать языковые инструменты для этапа предварительной обработки.

Answer 2

Я не вижу примеров использования NLTK, но библиотеки chatterbox (ориентированные на социальные сети) и китайско-аналитические (ориентированные на бизнес) могут использоваться для анализа настроений для китайских языков.