用nltk对自己的日记进行分析。得到以下结果（节选）
'\xb8\xb0', '\xe5\xbc\xba\xe8\xba', '\xe5\xbd\xbc\xe5', '\xb8\xb4', '\xb8\x8a', '\xb8\x8b', '\xb8\x88', '\xb8\x89', '\xb8\x8e', '\xb8\x8f', '\xb8\x8d', '\xb8\x82', '\xb8\x83', '\xb8\x80', '\xb8\x81', '\xb8\x87', 'tend', '\xb8\x9a',
请问对于中文的自然语言分析，有哪些方法和工具可以推荐？
回复内容：
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。
我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。
中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。严重推荐结巴分词，非常好用）。
中文分词之后，文本就是一个由每个词组成的长数组：[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist 统计文本词频，用bigrams 把文本变成双词组的形式：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
再之后就可以用这些来计算文本词语的信息熵、互信息等。
再之后可以用这些来选择机器学习的特征，构建分类器，对文本进行分类（商品评论是由多个独立评论组成的多维数组，网上有很多情感分类的实现例子用的就是nltk 中的商品评论语料库，不过是英文的。但整个思想是可以一致的）。
另外还有一个困扰很多人的Python 中文编码问题。多次失败后我总结出一些经验。
Python 解决中文编码问题基本可以用以下逻辑：
utf8（输入） ——> unicode（处理） ——> （输出）utf8
Python 里面处理的字符都是都是unicode 编码，因此解决编码问题的方法是把输入的文本（无论是什么编码）解码为（decode）unicode编码，然后输出时再编码（encode）成所需编码。
由于处理的一般为txt 文档，所以最简单的方法，是把txt 文档另存为utf-8 编码，然后使用Python 处理的时候解码为unicode（sometexts.decode('utf8')），输出结果回txt 的时候再编码成utf8（直接用str() 函数就可以了）。
楼主遇到的只是编码的问题…
有很多好用的中文处理包：
Jieba：可以用来做分词，词性标注，TextRank
HanLP：分词，命名实体识别，依存句法分析，还有FudanNLP，NLPIR
个人觉得都比NLTK好用～中文分词用结巴就好了，我做了个小例子 nltk-比较中文文档相似度你说这个跟NLTK无关，换Python3，就没有这些鬼了！中文还得UTF8!
大爱NLTK!其它包，除了固定任务的，java就算了，使用：text.decode('gbk')
分词：你找相应的中文分词包 https://github.com/fxsjy/jieba因为nltk不能对中文进行分词的原因吧，最近也在学习这方面的东西，推荐一个工具中文處理工具，可以研究一下我遇到同样的问题，在看《Python自然语言处理》一书，成功加载自己的文档后，却看到里面的中文如你所示，应该是编码设置的问题，但是不知道该设置哪里。这方面的资料太少了