1、snownlp是一個(gè)處理中文的類庫(kù)脓鹃，有中文分詞蛋辈、詞性標(biāo)注、情感分析将谊、文本分類冷溶、拼音、繁簡(jiǎn)尊浓、提取關(guān)鍵詞摘要等功能逞频。下載后可以直接用，不用訓(xùn)練栋齿。
2.能重新訓(xùn)練的模塊有seg（分析詞性）苗胀、sentiments（情感分析）、tag瓦堵、normal基协、
以sentiments模塊為例：
????sentiments目錄下有5個(gè)文件，其中init是程序菇用，neg和pos分別是消極和積極語(yǔ)料庫(kù)（也就是用來(lái)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集）sentiment.marshal.3和sentiment.marshal是訓(xùn)練保存的模型澜驮。（python2保存的是sentiment.marshal；python3保存的是sentiment.marshal.3）
替換語(yǔ)料集（數(shù)據(jù)集）
首先要找到能夠替換數(shù)據(jù)集的語(yǔ)料集惋鸥，數(shù)據(jù)格式要與原來(lái)相同杂穷，編碼方式為utf-8悍缠。
訓(xùn)練
????????找到函數(shù)接口（一般都在同級(jí)文件中）
init文件：
train（）是訓(xùn)練函數(shù)、save是保存模型所用的函數(shù)
? ? ? ? ? ? 外部調(diào)用函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練
其中train.positive.txt和train.negative.txt為替換的數(shù)據(jù)集耐量，new.marshal為訓(xùn)練保存的模型飞蚓。
運(yùn)行這段代碼，成功后找到保存的模型（保存模型的位置是可以自定義的）
應(yīng)用新模型
方式一：將新模型名稱改為和原來(lái)模型名稱一致廊蜒，復(fù)制到sentiments目錄下替換原來(lái)的
方式二：改變讀取模型的路徑趴拧，同在init文件中操作
記得原路徑要注釋！山叮！
檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠裉鎿Q成功
用同一個(gè)例子應(yīng)用sentiments方法八堡，看原模型和新模型算出來(lái)的積極的概率（訓(xùn)練集不同，訓(xùn)練出兩個(gè)相同模型的概率很衅肝摺）概率不同則上述操作成功，如果概率不變缝龄，極有可能出現(xiàn)了誤操作汰现。
下面講一個(gè)seg與tag模塊的小方法
這是我找到的詞性數(shù)據(jù)集，需要將里面的BC兩列內(nèi)容轉(zhuǎn)化為txt文件（還有格式要求：每個(gè)具體例子之間有空格）
代碼實(shí)現(xiàn)如下：
第一個(gè)為表格路徑叔壤，第二個(gè)為表單名瞎饲，第三個(gè)為目標(biāo)保存路徑（均可自定義），運(yùn)行代碼炼绘，查看保存的文件嗅战。其中值得注意的是txt編碼方式需要轉(zhuǎn)換為utf-8。
