这样可以确保不会忘记关闭文件

Traceback (most recent call last):
File "./test.py", line 30, in
print s.sentiments
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/init.py", line 37, in sentiments
return sentiment.classify(self.doc)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/sentiment/init.py", line 67, in classify
return classifier.classify(sent)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/sentiment/init.py", line 40, in classify
ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent))
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/classification/bayes.py", line 71, in classify
now += exp(tmp[otherk]-tmp[k])
OverflowError: math range error

我认为这里可以抓住这个exp的异常然后假设这个数字是sys.maxint

不好意思，这个其实不是什么issue，我只是想请教一下，如何产生更好的summary?需要在现有的算法上做什么改进吗？

https://github.com/isnowfy/snownlp/blob/master/snownlp/summary/textrank.py#L73

每加一个词到que中，都会将共现词加入。这样就有很多重复。
比如 que = [w1, w2, w3, w4, w5]时，计算过w2, w3的共现
当加入w6后， que = [w2, w3, w4, w5, w6]，w2, w3的共现又计算了一次
你确认下，看我的看法是否正确。

 * Running on http://127.0.0.1:8001/ (Press CTRL+C to quit)
 * Restarting with stat
Traceback (most recent call last):
  File "weibo_sentiment/main.py", line 24, in <module>
    from weibo_sentiment import (
  File "/home/www/weibo_sentiment/weibo_sentiment/weibo_model.py", line 10, in <module>
    from snownlp import SnowNLP
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/__init__.py", line 5, in <module>
    from . import seg
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/seg/__init__.py", line 12, in <module>
    segger.load(data_path, True)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/seg/seg.py", line 23, in load
    self.segger.load(fname, iszip)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/seg/y09_2047.py", line 51, in load
    data = f.read()
  File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 254, in read
    self._read(readsize)
  File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 313, in _read
    self._add_read_data( uncompress )
  File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 331, in _add_read_data
    self.extrabuf = self.extrabuf[offset:] + data
MemoryError

It is running on Aliyun ECS 1GB RAM.

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/snownlp/seg/y09_2047.py", line 51, in load
    data = f.read()

Change to readlines ?

请问snownlp中情感分析功能使用的是什么模型？用到lstm了吗？

通过pip安装后

import snownlp

报错，提示seg.marshal文件有问题

具体错误信息如下：
/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/lib/python3.3/site-packages/snownlp/init.py in ()
3
4 from . import normal
----> 5 from . import seg
6 from . import tag
7 from . import sentiment

/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/lib/python3.3/site-packages/snownlp/seg/init.py in ()
10 'seg.marshal')
11 segger = TnTseg.Seg()
---> 12 segger.load(data_path, True)
13
14

/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/lib/python3.3/site-packages/snownlp/seg/seg.py in load(self, fname, iszip)
21
22 def load(self, fname, iszip=True):
---> 23 self.segger.load(fname, iszip)
24
25 def train(self, fname):

/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/lib/python3.3/site-packages/snownlp/seg/y09_2047.py in load(self, fname, iszip)
45 try:
46 f = gzip.open(fname, 'rb')
---> 47 d = marshal.loads(f.read())
48 except IOError:
49 f = open(fname, 'rb')

ValueError: bad marshal data (unknown type code)

CharacterBasedGenerativeModel统计时默认用的是NormalProb做的数据平滑，我在训练时试图换成frequency.py中的加一平滑或古德图灵平滑，结果分词结果却出奇的差，请问是怎么回事呢？

R语言上的文本情感分析包 sentiment并不支持中文，如果能实现R的话就太好了

已经解决

请问如何利用您的代码实现利用n元语言模型来计算下一个汉字的概率？ 谢谢

您好
1.
根據您的程式碼，關於情感分析的部分，沒理解錯誤的話，其背後的演算法是基於Bayes的相關模型？
去看過TextBlob的實作後，發現他也是應用Bayes相關的模型(https://textblob.readthedocs.io/en/dev/advanced_usage.html#sentiment-analyzers)

看了你們的東西，但我對於其背後的原理沒有很懂，想知道你們是怎麼用Bayes相關的模型，來進行情感分析的？
想請問您有沒有相關的文獻，或是網站可以參考呢？

TextBlob有做polarity，subjective/objective的分析，不過您的範例只有positive value
那個value值，是否代表越接近1，代表情緒越正向；越接近0，代表情緒越負向呢？

因為TextBlob，在針對英文上面，情緒分析做得很完善
只是中文分析上面，好像還沒有一個針對「極性、正負向」的情緒分析，一個全面且很有效的套件？
目前貌似只有您踏出第一步(而且相當大的一步，感謝)，所以想先充分理解您的東西，未來看有沒有機會來完善中文文字探勘這一塊的缺漏

你好 我想问下你们关于情感的功能用的是什么算法呢

example; 有段文字提取后的summary=“提出来一种全新的研究方案”
该句被作为textrank高分值输出，但是因为没有主语, 而容易造成误解.

请问是否有什么方法 可以得到上下文相关的主语?

Thanks & BR
Andy

normal/init.py get_sentences函数，当文本中包含全角空格（\xe3\x80\x80）的时候，文本不能处理 需将全角空格先替换成半角空格或者直接删除

本人最近想用snownlp对中文文本（微博数据）进行情感分析，用的是json文件，自己试了一下没成功，动手能力不是很好，请问大家有没有做过这方面的工作了？

对python还不太熟悉，没找到Tokenization怎么用。能否给个例子？

hi,首先感谢作者做出这样一个实用的库出来，我想问如果我手上有情感词汇词典文本文件，如果和本库结合使用？thanks

功能看上去很多，文档看上去很粗略有木有

Thank you for your work.It help me deal with a lot of problems.

对于一个语料

腾讯体育讯 “绿树带风翻翠浪，红花冒雨透芳心”，对于英超的众多荷尔蒙分泌过剩的球星们而言，如果有一位面若桃花的女学生主动投怀送抱，想必很少有人能把持的住，不过有一个人却对此说了“不”，这就是曼联 新C罗 贾努扎伊，根据英国大报《太阳报》的爆料，一位来自利物浦的女大学生曾同他有过一次约会，虽然女方非常的主动，甚至自掏腰包，可是贾努扎伊在女色面前硬是上演了“活该屌丝”的一幕。
提起贾努扎伊，这位叫做梅丽莎的女士非常无奈，她的第一反应是，“我从来没见过贾努扎伊这么吝啬的男人。”这位长相靓丽、气质不俗的女大学生对《太阳报》讲述了她同曼联红星的交往经历，“我们两个是在社交网络上认识的，对于第一次约会，我感到非常兴奋，并且好好的装扮了一下，这可是花了我30英镑。原本，我想他会开着豪车来接我，可是到最后，反而是我开车去接他，到了地方，我还亲自支付停车费。接下来，他居然带我去一家不起眼的快餐店吃饭，这太让我惊讶了，我没有想到堂堂曼联球星在约会时还会吃这玩意。”按照梅丽莎的说法，贾努扎伊请她吃饭仅仅花费了18英镑，而这次晚餐，她还自掏了5英镑停车费。
吃完晚餐，两个人“言归正传”， 贾努扎伊和梅丽莎去了一家宾馆过夜，让这位大学生吃惊的是，虽然曼联天才的周薪足足有3万英镑，但是他找了一家条件很差的三星级宾馆，房费区区60英镑。当然更让梅丽莎瞠目结舌的还在后面，正所谓“花心柔软春含露，柳骨藏蕤夜宿莺”，孤男寡女、同处一室，该干点啥干点啥呗，贾努扎伊偏偏不走寻常路。梅丽莎透露，在这家宾馆里，贾努扎伊做了两件事，第一件事情是看片，据称是一部叫做《X元素》的电视剧，第二件事情是聊天，曼联天才讲述了自己爱用发胶的偏好，还聊到了他的母亲经常帮自己修理眉毛。至于男女床笫那点事，贾努扎伊是只字不提，更没有实际行动。在晚上9点多的时候，两个人实在没有啥事可干了，最终梅丽莎开车把贾努扎伊送回了家。
从两人吃饭到开房，贾努扎伊一共花费了78英镑，如此的吝啬让梅丽莎伤透了心。让她哭笑不得的是，在两人分别一个小时后，曼联天才给梅丽莎发了短信，内容是“我爱你”。此后，梅丽莎和贾努扎伊又保持了一段时间的电话和短信联系，她甚至还特地打车去曼彻斯特同其再度见面，然而这一次她又失望了，曼联天才连区区40英镑打车费都不愿意给她支付。目前，梅丽莎有了新的男朋友，回忆这段往事的时候，她辛酸的表示，“我认为一个拿普通工资的男人都会比他对我好。”看起来，曼联天才伤透了这位女大学生的心。

使用 keywords(3) 的输出为：

扎伊
努
贾

而这实际是个人名“贾努扎伊”，这种通过子串归并是很容易得出这个人名并且具有更高的分值的。
建议考虑。

外行问题，请问特征里写到的文本分类的功能怎么使用啊？

能不能使用自己的文档区训练，进行文档情感分析？

不知道楼主可否给一个 classification example, source code看不太明白。

然后，不知道会希望加入SVM之类的方法吗？

首先非常感谢你的工作，这个工具太棒了。能不能提供一下训练的接口，这样可以根据不同的应用场景使用语料自己训练

Q1#如题. 请问是否有动态添加关键词 字典的功能,

如jieba里面的add_words. del_words 功能.

Thanks~

用自己的训练集训练：

def train():
    from snownlp import sentiment
    sentiment.train('filter_neg.txt', 'filter_pos.txt')
    sentiment.save('sentiment.marshal')

然后调用marshal进行情感分析结果输出：

from snownlp import sentiment
    sentiment.data_path = 'sentiment.marshal'

    with open('test.txt') as f:
        data = f.xreadlines()
        for line in data:
            line = line.decode('utf-8').replace('\r', ' ').replace('\n', ' ').replace('\t', ' ')
            snlp = SnowNLP(line)
            print snlp.sentiments

可是得到的结果和没有调用新的marshal一样，请问是哪里写得有问题吗？

你好！

一直用python，不过在分词领域只是刚刚接触。
我现在做的一个设想是希望读取一份很大（大概60页左右）的文件，然后根据文件内容，为用户提供一些输入建议，比如读取了“一枝红杏出墙来”，那在用户输入“一枝红”后自动提示“杏出墙来”。
想通过这个库来实现，不过似乎需要用到其中的trie或其他的数据结构。
由于对分词算法太不熟悉，所以暂时无法快速理解整个库的内部逻辑，所以希望作者能给出一点提示和建议。
感谢！

According to the paper you giving, in the file textRank.py line 35, I think it should be weigh[j][i] not weigh[i][j] ,maybe they are equal?
Hope making a better version :)

你好，非常感谢你已经做的工作，非常不错。有两个问题想请教一下：是否有增量训练，使得我的服务在运行过程中能够新增训练语料，而不用去修改原始的训练数据包并重新训练？已有词性标注具体有哪些枚举？

s.sentiments 返回值为 5.4515365364e-05 这是不正常的吧
这个值正常来说应该是小于1的是吧

楼主你好，我用snowlp做断句处理（s.sentence)时，发现只能对中文格式标点进行断句，若句子中有英文标点则这一句就没有实现断句。比如微博上的评论不一定都是使用中文标点，有很多使用中英文夹杂的标点，这时断句就不够准确了。

我看到代码里有分类，但是没有sample，能给个简单的sample吗？

想问一下sentiment.trian，就以你的pos.txt和neg.txt为例的话大概需要多久?

我想问下就是词性标注跟分词训练的时候初始化now的时候只在最开始初始化now = ['BOS', 'BOS']么，不是应该在data里每个sentence初始化now = ['BOS', 'BOS']么

When importing snownlp, the following exception is thrown:

Traceback (most recent call last):
File "./1.py", line 4, in
from snownlp import SnowNLP
File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/snownlp/init.py", line 5, in
from . import seg
File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/snownlp/seg/init.py", line 12, in
segger.load(data_path, True)
File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/snownlp/seg/seg.py", line 23, in load
self.segger.load(fname, iszip)
File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/snownlp/seg/y09_2047.py", line 40, in load
if sys.version_info.major == 3:
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'major'

This is because sys.version_info is a tuple in python 2.6 and only can be accessed by name, such as sys.version_info.major since python 2.7

你的bm25算法，计算idf的时候用的是math.log(self.D-v+0.5)-math.log(v+0.5)，但是我看了一些文章，计算方式确实log(self.D)-log(v+1),请问这2个计算有什么区别，还是可以替换的呢？？？

比如我在一段文本里面选择10个关键词
content=...#内容
r=SnowNLP(content)
result=r.keywords(10, False)
第一次运行结果：
['執', '這', '壺', '年', '版', '星期日', '下午', '收', '也出', '土']
第二次：
['出', '年', '版', '星期日', '下午', '執壺', '種', '級', '低', '岛']
第三次：
['壺', '種', '年', '星期日', '下午', '岛', '也出', '也收藏', '物館', '明這']

我怀疑原因和python版本有关，见jieba分词的类似问题
fxsjy/jieba#228

你好，我想使用snownlp的情感分析功能，但我发现u'这是首悲伤的音乐'的positive值高达0.9，有点不解

你好，我是一名学生，正在看你的代码，不知道怎么去找开源的商品评论数据集呢，想用你的做一些分析看看。。。。谢谢

在向服务器部署时，进程意外终止

感谢您的分享，很实用的库，学习中
不过在部署服务器的时候，出现了一点问题

场景复现

服务器环境：centos，内存2G，CPU Intel(R) Xeon(R) E5-2420 1.9GHz

在执行模块导入时

from snownlp import SnowNLP

进程be killed
使用top命令查看CPU占用超过100%，Memory 27%
而在更低配置的个人电脑上就没有问题，一直没有分析出原因，不知您有可行的建议么

marshal 的 文档 上有这么一句：

it may change between Python versions (although it rarely does)

不过 marshal 的速度比 cPickle 要快很多。

之前看到NLTK，就想自己写个中文的NLTK来着，咋料被人抢先了？如题，为什么不考虑使用Python 3呢？

Ni Hao, I would like to be able to parse News Articles, some of which contain English words mixed within the chinese sentence.

Eg

s = SnowNLP(u'这个东西真心很cool赞')

print s.pinyin

This results in..

[u'zhe', u'ge', u'dong', u'xi', u'zhen', u'xin', u'hen', u'c', u'o', u'o', u'l', u'zan']

:(

您好，关于textrank算法中，感觉有点问题，以keywordTextRank为例，
当计算节点k的rank值时，您的代码是
for k, v in self.words.items():
m[k] = 1-self.d
for j in v:
if k == j or len(self.words[j]) == 0:
continue
m[k] += (self.d/len(self.words[j])*self.vertex[j])
if abs(m[k] - self.vertex[k]) > max_diff:
max_diff = abs(m[k] - self.vertex[k])
根据k，v的关系，v中包含的是指向节点k的所有节点集合，如果这样，在内循环中的len(self.words[j]这里算的是节点j的入度，即指向节点j的数量。但实际的textrank算法中，这里应该是节点j的出度，即节点j外链接的数量。请问作者，这里的代码是否有问题？感谢！

看了一下，语料库的大小也就几M，但是执行 from snownlp import SnowNLP 需要花费快10秒钟，感觉可能程序有些地方有问题？可否考虑优化一下？