基于自然语言处理的情感分析工具
本程序依赖data目录下面的data.zip,先解压缩  data 目录下面的 data.zip到当前目录。



*新增说明1：2015-04-10测试了不用中文分词器，分词之后 LingPipe 情感分类的准确率，同时测试了去除停用词之后的情感分类的准确率。
1) 发现用HanLP的NLPTokenizer分词器，准确率最高，但是速度有点慢。
2) 如果用HanLP的标准分词器就会准确率低一点点，但是速度快。
3) 分词之后去除停用词效果更加差。
4) 结巴分词效果不好，而且速度慢。

1、基于词典和贝叶斯模型的情感分析
主程序：eshore.cn.it.sentiment.Sentiment 此类通过
data/Sentiment_Dictionary中的正负面词语建立模型。

测试： eshore.cn.it.sentiment.SentimentTest
通过这个类就可以测试 data/500trainblogxml中的某个文件夹下面的博客的情感。

2、直接利用lingpipe的情感分析模块测试情感分析
直接运行程序：  eshore.cn.it.sentiment.ChinesePolarityBasic
程序就会通过：  data/polarity_corpus/hotel_reviews/train2训练
然后自动测试: data/polarity_corpus/hotel_reviews/test2
最后给出程序测试结果。