github地址：https://github.com/isnowfy/snownlp

安装 :

pip install snownlp

方法：

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals

from . import normal
from . import seg
from . import tag
from . import sentiment
from .sim import bm25
from .summary import textrank
from .summary import words_merge

class SnowNLP(object):

    def __init__(self, doc):
        self.doc = doc
        self.bm25 = bm25.BM25(doc)

    @property
    def words(self):
        return seg.seg(self.doc)

    @property
    def sentences(self):
        return normal.get_sentences(self.doc)

    @property
    def han(self):
        return normal.zh2hans(self.doc)

    @property
    def pinyin(self):
        return normal.get_pinyin(self.doc)

    @property
    def sentiments(self):
        return sentiment.classify(self.doc)

    @property
    def tags(self):
        words = self.words
        tags = tag.tag(words)
        return zip(words, tags)

    @property
    def tf(self):
        return self.bm25.f

    @property
    def idf(self):
        return self.bm25.idf

    def sim(self, doc):
        return self.bm25.simall(doc)

    def summary(self, limit=5):
        doc = []
        sents = self.sentences
        for sent in sents:
            words = seg.seg(sent)
            words = normal.filter_stop(words)
            doc.append(words)
        rank = textrank.TextRank(doc)
        rank.solve()
        ret = []
        for index in rank.top_index(limit):
            ret.append(sents[index])
        return ret

    def keywords(self, limit=5, merge=False):
        doc = []
        sents = self.sentences
        for sent in sents:
            words = seg.seg(sent)
            words = normal.filter_stop(words)
            doc.append(words)
        rank = textrank.KeywordTextRank(doc)
        rank.solve()
        ret = []
        for w in rank.top_index(limit):
            ret.append(w)
        if merge:
            wm = words_merge.SimpleMerge(self.doc, ret)
            return wm.merge()
        return ret

方法介绍：

print  "1_____分词结果#######"+json.dumps(s.words, encoding="UTF-8", ensure_ascii=False)  # [u'这个', u'东西', u'真心',
# u'很', u'赞']

print   "2_____关键字#######"+json.dumps(s.tags, encoding="UTF-8", ensure_ascii=False)
#print s.tags # [(u'这个', u'r'), (u'东西', u'n'),
# (u'真心', u'd'), (u'很', u'd'),
# (u'赞', u'Vg')]

print  "3_____积极/消极#######"+str(s.sentiments) # 0.9769663402895832 positive的概率

print  "4_____文本相似度#######"+str(s.sim("你好"))
print  "5_____摘要#######"+json.dumps(s.summary(), encoding="UTF-8", ensure_ascii=False)
print  "6_____关键词#######"+' '.join(s.keywords())

print "7_____繁体转简体中文#######"+s.han
print "8_____汉语拼音#######"+json.dumps(s.pinyin, encoding="UTF-8", ensure_ascii=False)

官方文档

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。

from snownlp import SnowNLP

s = SnowNLP(u'这个东西真心很赞')

s.words         # [u'这个', u'东西', u'真心',
                #  u'很', u'赞']

s.tags          # [(u'这个', u'r'), (u'东西', u'n'),
                #  (u'真心', u'd'), (u'很', u'd'),
                #  (u'赞', u'Vg')]

s.sentiments    # 0.9769663402895832 positive的概率

s.pinyin        # [u'zhe', u'ge', u'dong', u'xi',
                #  u'zhen', u'xin', u'hen', u'zan']

s = SnowNLP(u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。')

s.han           # u'「繁体字」「繁体中文」的叫法
                # 在台湾亦很常见。'

text = u'''
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，
所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
自然语言处理并不是一般地研究自然语言，
而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，
特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
'''

s = SnowNLP(text)

s.keywords(3)   # [u'语言', u'自然', u'计算机']

s.summary(3)    # [u'因而它是计算机科学的一部分',
                #  u'自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、
                #    数学于一体的科学',
                #  u'自然语言处理是计算机科学领域与人工智能
                #    领域中的一个重要方向']
s.sentences

s = SnowNLP([[u'这篇', u'文章'],
             [u'那篇', u'论文'],
             [u'这个']])
s.tf
s.idf
s.sim([u'文章'])# [0.3756070762985226, 0, 0]

Features

• 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）

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It now

$ pip install snownlp

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