该资源主要包含nltk所需要的语言资源包，包括 punkt.zip、words.zip、wordnet.zip、maxent_ne_chunker.zip、averaged_perceptron_tagger.zip资源，放到nltk固定文件目录下，不用使用nltk.download('xxx')

案例1：利用贝叶斯方法的多项式模型分析新闻数据 数据#1 !wget http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/20news-bydate.tar.gz !ls !tar -xzf 20news-bydate.tar.gz !ls !ls 20news-bydate-test !ls 20news-bydate-train !ls 20news-bydate-test/rec.autos !cat 20news-bydate-test/rec.autos/103744 数据#2 !git clone https://github.com/qiwsir/Data

情绪分析 使用python和NLTK的情感分析项目

Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理-附件资源

亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术，又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论，每条推文，每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如，假设您是Netflix。 然后，您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣，并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等，以评估公众意见。 如果您是一名政客，那么您（希望）对选民的想法，他们想要什么，他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣，因此您可能会有一个团队来分析这些领域的公众情绪。 如果您是企业家，那么您会对公众舆论感兴趣，因为它关系到您的利基，产品和竞争，因为

nltk-develop.zip

基于nltk的英文地区提取算法，用python编写，输出结果为json，可被Java发送http请求调用

首先将这个安装包解压到你环境下的Lib/site-packages下面就可以了。然后再你环境下面的空白处按住Shift点击右键进入命令行。最后输入python.exe ./Lib/site-packages/nltk-3.4.5/setup.py install.

这是nltk_data\corpora下的stopwords文件，nltk_data-gh-pages在网上下载了好久才下载下来，取出里面的stopwords.zip供大家使用

使用NLTK进行文本数据的自动情感分析 通讯155：人工智能和新媒体朱准se教授家庭作业2018年五月 该项目使用自然语言工具包（NLTK）情感分析功能来分析四个csv数据集（亚马逊产品评论，啤酒评论，电影评论和雨伞评论）的文本情感。 每个数据集包含成对的评论内容列表和一个数字评分。 用户生成的评分与NLTK生成的分数之间的相关性绘制在matplotlib条形图中。 我还发现编写了代码来查找与正面和负面情绪得分唯一相关的单词。 亚马逊评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：损坏，讨厌，不糟糕，混乱，失望，严重一些与获得积极情绪评分的评论有关的有趣单词：维生素，混合 啤酒评论 一些与评论得到负面情感评分唯一相关的有趣单词：恐怖，死亡，谋杀一些与获得好评的评论独特相关的有趣单词：颜色，炫酷，迪士尼，朱莉·安德鲁斯 我认为分析对这组数据的作用是独特的，因为评论是针对不同电影的