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最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（）、互信息（point ）和困惑值（）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。
我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。
中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词，非常好用）。
中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用 统计文本词频，用 把文本变成双词组的形式：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
再之后就可以用这些来计算文本词语的信息熵、互信息等。
再之后可以用这些来选择机器学习的特征，构建分类器，对文本进行分类（商品评论是由多个独立评论组成的多维数组，网上有很多情感分类的实现例子用的就是nltk 中的商品评论语料库，不过是英文的。但整个思想是可以一致的）。
另外还有一个困扰很多人的 中文编码问题。多次失败后我总结出一些经验。
解决中文编码问题基本可以用以下逻辑：
utf8（输入） ——> （处理） ——> （输出）utf8
里面处理的字符都是都是 编码，因此解决编码问题的方法是把输入的文本（无论是什么编码）解码为（）编码，然后输出时再编码（）成所需编码。
由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用 处理的时候解码为（.('utf8')），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）。
另外这篇文章也有很详细的讲到nltk 的中文应用，很值得参考：
1.NLTK
NLTK 在使用 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 这种方便处理词汇资源的接口，以及分类、分词、词干提取、标注、语法分析、语义推理等类库。
网站
安装 NLTK: sudo pip -U nltk
安装 Numpy (可选): sudo pip -U numpy
安装测试: then type nltk
2.
拥有一系列的自然语言处理工具，比如说词性标注工具(Part-Of- )，N元搜索(n-gram )，情感分析( )，。它也支持机器学习的向量空间模型，聚类，向量机。
网站:
安装:
pip
3.
是一个处理文本数据的 库。它提供了一个简单的 api 来解决一些常见的自然语言处理任务，例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。
网站：
安装：
pip -U
4.
是一个 库，用于对大型语料库进行主题建模、文件索引、相似度检索等。它可以处理大于内存的输入数据。作者说它是“纯文本上无监督的语义建模最健壮、高效、易用的软件。”
网站：
安装：
pip -U
5.
它的全称是： 自然语言处理库（ ，音发作: ） 是一个用于自然语言处理任务库。它集合了各种独立或松散互相关的，那些常见的、不常见的、对NLP 任务有用的模块。 可以用来处理 N 元搜索，计算频率表和分布，建立语言模型。它还可以处理向优先队列这种更加复杂的数据结构，或者像 Beam 搜索这种更加复杂的算法。
安装：
LInux:sudo apt-get pymol
:yum pymol
6.spaCy
这是一个商业的开源软件。结合了 和 优异的 NLP 工具。是快速的，最先进的自然语言处理工具。
网站：
安装：
pip spacy
7.
支持大规模多语言应用程序的处理。它支持165种语言的分词，196中语言的辨识，40种语言的专有名词识别，16种语言的词性标注，136种语言的情感分析，137种语言的嵌入，135种语言的形态分析，以及69种语言的翻译。
网站：
安装
pip
8.
是一个免费的、功能强大的、端到端的英文处理工具。在 输入原始英文文本 ，输出就会得到这段文本的语义解释。它适用于信息检索和提取，请求处理，问答系统。从英文文本中，它能提取出主动宾元组，形容词、名词和动词短语，人名、地名、事件，日期和时间等语义信息。
网站：
~hugo//
9.BLLIP
BLLIP （也叫做 - ）是一个集成了生成成分分析器和最大熵排序的统计自然语言分析器。它包括命令行和接口。
10.Quepy
Quepy 是一个 框架，提供了将自然语言问题转换成为数据库查询语言中的查询。它可以方便地自定义自然语言中不同类型的问题和数据库查询。所以，通过 Quepy，仅仅修改几行代码，就可以构建你自己的自然语言查询数据库系统。
网站
人工智能大数据与深度学习
