1、snownlp是一个处理中文的类库，有中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、拼音、繁简、提取关键词摘要等功能。下载后可以直接用，不用训练。
2.能重新训练的模块有seg（分析词性）、sentiments（情感分析）、tag、normal、
以sentiments模块为例：
sentiments目录下有5个文件，其中init是程序，neg和pos分别是消极和积极语料库（也就是用来训练的数据集）sentiment.marshal.3和sentiment.marshal是训练保存的模型。（python2保存的是sentiment.marshal；python3保存的是sentiment.marshal.3）
替换语料集（数据集）
首先要找到能够替换数据集的语料集，数据格式要与原来相同，编码方式为utf-8。
训练
找到函数接口（一般都在同级文件中）
init文件：
train（）是训练函数、save是保存模型所用的函数
外部调用函数进行训练
其中train.positive.txt和train.negative.txt为替换的数据集，new.marshal为训练保存的模型。
运行这段代码，成功后找到保存的模型（保存模型的位置是可以自定义的）
应用新模型
方式一：将新模型名称改为和原来模型名称一致，复制到sentiments目录下替换原来的
方式二：改变读取模型的路径，同在init文件中操作
记得原路径要注释！！
检验模型是否替换成功
用同一个例子应用sentiments方法，看原模型和新模型算出来的积极的概率（训练集不同，训练出两个相同模型的概率很小）概率不同则上述操作成功，如果概率不变，极有可能出现了误操作。
下面讲一个seg与tag模块的小方法
这是我找到的词性数据集，需要将里面的BC两列内容转化为txt文件（还有格式要求：每个具体例子之间有空格）
代码实现如下：
第一个为表格路径，第二个为表单名，第三个为目标保存路径（均可自定义），运行代码，查看保存的文件。其中值得注意的是txt编码方式需要转换为utf-8。
