我正在比较NLTK和Stanford CoreNLP，发现后者有一个为情感分析提供的RNTN（递归张量神经网络）实现。在线提供的示例显示我们不需要训练它，因为它已经使用像Penn TreeBank这样的大型数据集进行了训练
NLTK是否提供类似的功能？ 我之所以问这个原因，是因为我在网上找到的NLTK实现包括培训像Naive-Bayes或MaxEnt这样的特定分类器。
P.S。：仅仅因为Python易于使用，NLTK更受欢迎吗？我在Java方面更舒服，所以我应该选择Stanford CoreNLP还是切换到NLTK + python
答案 0 :(得分：9)
我发现NLTK已经有许多预处理功能。 例如，在此页面的底部http://www.nltk.org/api/nltk.sentiment.html 你会发现适合社交媒体的预处理情绪分析（寻找＆＃34; VADER＆＃34;）。 如果相关，您还可以检查： http://www.nltk.org/nltk_data/ 它提供了包含在NLTK中的所有数据集的完整列表，一些通过处理数据（各种词典，如着名的WORDNET）。 我对斯坦福大学的coreNLP没有任何经验，所以我无法进行任何相关的比较。 无论如何，希望这些帮助：）