Nlp NLTK是否有用于情绪分析的预训练分类器_Nlp_Nltk_Stanford Nlp

Nlp NLTK是否有用于情绪分析的预训练分类器

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Nlp NLTK是否有用于情绪分析的预训练分类器,nlp,nltk,stanford-nlp,Nlp,Nltk,Stanford Nlp,我比较了NLTK和Stanford CoreNLP，发现后者有一个RNTN（递归张量神经网络）实现，用于情绪分析。在线提供的示例表明，我们不需要对其进行培训，因为它已经使用大型数据集（如Penn TreeBank）进行了培训 NLTK是否提供类似的功能？我之所以问这个问题，是因为我在网上找到的NLTK的任何实现都包括训练一个特定的分类器，比如NaiveBayes或MaxEnt 附言：仅仅因为Python易于使用，NLTK才更受欢迎吗？我对Java比较熟悉，所以我应该选择StanfordCore

我比较了NLTK和Stanford CoreNLP，发现后者有一个RNTN（递归张量神经网络）实现，用于情绪分析。在线提供的示例表明，我们不需要对其进行培训，因为它已经使用大型数据集（如Penn TreeBank）进行了培训

NLTK是否提供类似的功能？我之所以问这个问题，是因为我在网上找到的NLTK的任何实现都包括训练一个特定的分类器，比如NaiveBayes或MaxEnt

附言：仅仅因为Python易于使用，NLTK才更受欢迎吗？我对Java比较熟悉，所以我应该选择StanfordCoreNLP还是切换到NLTK+python

我发现NLTK已经有很多预处理的特性。例如，在本页的按钮处你会发现一个预处理的情绪分析适合社交媒体（寻找“维德”）。如果相关，您还可以检查以下内容：它提供了一个包含在NLTK中的所有数据集的完整列表，其中一些是通过处理的数据（各种词汇，如著名的WORDNET）。我对斯坦福大学的coreNLP没有任何经验，所以我不能给出任何相关的比较。

无论如何，希望这些帮助：）

这显然是一个有偏见的观点，但我认为如果你想用Java实现NLP，我建议你使用斯坦福CoreNLP！这里有很好的文档：谢谢，斯坦福德·菲尔普：）谢谢。只要阅读关于维德方法的论文，它就声称可以达到斯坦福核心NLP递归网络模型所达到的精度，但由于其简单性，计算能力和时间相对较少。我渴望尝试一下。。。根据我的经验，斯坦福大学CoreNLP确实需要更多的时间来进行推特情绪分析