自然语言处理与分析(one)

LingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character Language Modeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等API。

文本倾向性分析
文本倾向性分析（情感分析）是将用户的观点分为“正面”和“负面”，有时候会多出一个“中性”。文本倾向性分析一个比较直观的应用就是追踪用户对于一个事物的

观点和偏好，比如分析豆瓣上一个电影的评论进行分析。正因为如此情感分析又被称为观点挖掘。

linkpipe是alias公司开发的一款自然语言处理软件包。包含主题分类，句题检测，字符语言建模等十余个模块。而且文档完整。而且每一个算法都有论文参考。更难能可贵的

是它支持中文。

官方地址：http://alias-i.com/lingpipe/

下载地址：http://alias-i.com/lingpipe/web/download.html

准备语料库

语料库在语言学上意指大量的文本，通过经过整理，具有既定格式与标记。

一般而言做情感分析有个最重要的步骤就是采集观点并进行整理，但由于应用场景不同，处理方法也不同。为了方便起见，这里使用已经处理好的语料库。

movie review data 的polarity dataset v2.0，包含1000个正面的观点和1000个负面观点。当然这个是英文的哈。

基本极性分析

基本极性是指事物从样本来看所处的整体倾向，比如：一本书，用户对其的情感倾向是正面的，这样的断言就是一个基本极性断言。

基本极性的分析直接使用lingpipe的dynamicLMClassifier即可。

大致上来讲分为两步，第一步训练，第二步进行分析。

新建一个类名为PolarityBasic

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public PolarityBasic(String basePath) {
		pDir = new File(basePath, "txt_sentoken"); //获取语料集
		categories = pDir.list(); //获取类别
		int nGram = 4;
		classifer = DynamicLMClassifier.createNGramProcess(categories, nGram); //新建动态分类器
	}

自然语言处理与分析(one),布布扣,bubuko.com

自然语言处理与分析(one)

原文：http://blog.csdn.net/www19940501a/article/details/21899539