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）。
虽然官方 Python 实现差不多得到最广泛的欢迎，但也有一些其他实现对特定领域的用户来说更具吸引力。
知名的实现包括:
CPython
这是最早出现并持续维护的 Python 实现，以 C 语言编写。新的语言特性通常在此率先添加。
Jython
以 Java 语言编写的 Python 实现。此实现可以作为 Java 应用的一个脚本语言，或者可以用来创建需要 Java 类库支持的应用。想了解更多信息可访问 Jython 网站。
Python for .NET
此实现实际上使用了 CPython 实现，但是属于 .NET 托管应用并且可以引入 .NET 类库。它的创造者是 Brian Lloyd。想了解详情可访问 Python for .NET 主页。
IronPython
另一个 .NET 的 Python 实现，与 Python.NET 不同点在于它是生成 IL 的完全 Python 实现，并且将 Python 代码直接编译为 .NET 程序集。它的创造者就是当初创造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解详情可访问 IronPython 网站。
PyPy
完全使用 Python 语言编写的 Python 实现。它支持多个其他实现所没有的高级特性，例如非栈式支持和 JIT 编译器等。此项目的目标之一是通过允许方便地修改解释器 (因为它是用 Python 编写的)，鼓励该对语言本身进行试验。想了解详情可访问 PyPy 项目主页。
以上这些实现都可能在某些方面与此参考文档手册的描述有所差异，或是引入了超出标准 Python 文档范围的特定信息。请参考它们各自的专门文档，以确定你正在使用的这个实现有哪些你需要了解的东西。
以 Java 语言编写的 Python 实现。此实现可以作为 Java 应用的一个脚本语言，或者可以用来创建需要 Java 类库支持的应用。想了解更多信息可访问 Jython 网站。
Python for .NET
此实现实际上使用了 CPython 实现，但是属于 .NET 托管应用并且可以引入 .NET 类库。它的创造者是 Brian Lloyd。想了解详情可访问 Python for .NET 主页。
IronPython
另一个 .NET 的 Python 实现，与 Python.NET 不同点在于它是生成 IL 的完全 Python 实现，并且将 Python 代码直接编译为 .NET 程序集。它的创造者就是当初创造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解详情可访问 IronPython 网站。
