我感覺用nltk 處理中文是完全可用的。其重點在於中文分詞和文本表達的形式。
中文和英文主要的不同之處是中文需要分詞。因為nltk 的處理粒度壹般是詞，所以必須要先對文本進行分詞然後再用nltk 來處理（不需要用nltk 來做分詞，直接用分詞包就可以了。嚴重推薦結巴分詞，非常好用）。
中文分詞之後，文本就是壹個由每個詞組成的長數組：[word1, word2, word3…… wordn]。之後就可以使用nltk 裏面的各種方法來處理這個文本了。比如用FreqDist 統計文本詞頻，用bigrams 把文本變成雙詞組的形式：[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
再之後就可以用這些來計算文本詞語的信息熵、互信息等。
再之後可以用這些來選擇機器學習的特征，構建分類器，對文本進行分類（商品評論是由多個獨立評論組成的多維數組，網上有很多情感分類的實現例子用的就是nltk 中的商品評論語料庫，不過是英文的。但整個思想是可以壹致的）。
另外還有壹個困擾很多人的Python 中文編碼問題。多次失敗後我總結出壹些經驗。
Python 解決中文編碼問題基本可以用以下邏輯：
utf8（輸入） ——> unicode（處理） ——> （輸出）utf8
Python 裏面處理的字符都是都是unicode 編碼，因此解決編碼問題的方法是把輸入的文本（無論是什麽編碼）解碼為（decode）unicode編碼，然後輸出時再編碼（encode）成所需編碼。
由於處理的壹般為txt 文檔，所以最簡單的方法，是把txt 文檔另存為utf-8 編碼，然後使用Python 處理的時候解碼為unicode（sometexts.decode('utf8')），輸出結果回txt 的時候再編碼成utf8（直接用str() 函數就可以了）。