情感分析
算法大体步骤见：https://github.com/chaoming0625/FineGrainedOpinionMining
现在大致介绍一下代码：
代码结构
代码结构如上图所示：
code：存放所有的代码
init.py：python 初始化文件，不用管；
common_lib.py：提供项目中常用的方法，如公共文件路径、分词等；
corpus.py：提供语料处理方法，其中GetToTagCorpus用于对原始需要进行人工标记的语料进行处理，输出数据用于人工标记；GetTaggedCorpus对人工标记的数据进行处理，得到用于后续处理的数据，即将人工标记为 E、P、N的数据处理为标记为I-E、B-E、M-E的数据；BootstrappingMaster用于扩充语料；
标签对照表
HMM.py：训练隐马尔可夫模型，得到模型所需的各种概率，并写入数据文件hmm_data中；
main.py：入口程序，analysis_sentence：对句子进行情感判别；first_use_function：首次使用模型时，需要先训练模型，然后再使用模型进行情感分析；not_first_use_function：非首次使用模型时，可以直接用训练好的模型进行情感分析；
pre_process.py：预处理操作
sentiment_analysis.py：句子情感分类
data：存放数据
corpus：语料数据
bootstrapping_corpus.txt：用于采用 bootstrapping 算法扩充预料时的数据集；
train_corpus.txt：训练数据集；
user_dict.txt：用户词典
hmm_data：HMM 模型训练得到的数据
tags：训练得到的标签数据
