一、为什么要使用NLTK?
NLTK（Natural Language Toolkit）是用于构建Python程序以进行科学和工程计算的平台，因其免费且开源而备受欢迎，是处理自然语言的主要工具。 Python是自然语言处理中广泛使用的编程语言，并且完全由开源组件提供支持。使用Python和NLTK，搭建一个自然语言处理系统变得非常简单。
二、安装Python
在开始使用Python和NLTK之前，需要安装Python解释器。我们推荐使用Anaconda，它为我们提供了Python和许多常用的Python工具包。安装Anaconda之后，Python和其他工具都已自动配置好并可用。
三、安装NLTK
安装完Anaconda之后，可以通过以下命令来安装NLTK：
conda install nltk安装完后，可以通过以下脚本来测试安装是否成功：
import nltk
nltk.download()该脚本将打开NLTK下载器GUI，您可以通过此方式下载所需的语料库和模型。另外，还可以使用以下脚本来下载所有语料库：
import nltk
nltk.download('all')四、使用NLTK
现在，已经安装和配置好Python和NLTK，可以开始使用了。下面是一个示例代码，使用NLTK中的word_tokenize函数对一个文本进行分词：
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This is an example sentence using NLTK."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)该代码应该输出以下结果：
['This', 'is', 'an', 'example', 'sentence', 'using', 'NLTK', '.']该代码使用word_tokenize函数将输入文本分解为单词，并将输出存储在tokens变量中。结果列表中包含每个单词和其他标点符号（句点）。
五、NLTK实战
使用NLTK处理自然语言的方法非常丰富。以下是一个示例代码，使用NLTK处理文本语料库：
import nltk
from nltk.corpus import gutenberg
from nltk.tokenize import word_tokenize
words = gutenberg.words('austen-emma.txt')
tokens = word_tokenize(' '.join(words))
print(len(words))
print(len(tokens))
print(len(set(words)))
print(len(set(tokens)))该代码将使用Gutenberg文本语料库中的'Austen-emma'文本。它将使用word函数检索该文本中的所有单词，并使用word_tokenize函数对其进行分词。随后，代码输出结果，其中包括文本中单词和分词数量的统计数据。
六、总结
Python和NLTK是一个用于处理自然语言的流行组合。在使用Python和NLTK之前，需要安装Python和NLTK，并进行一些配置。完成这些任务后，您可以开始使用Python和NLTK来分析和处理文本数据。
