NLTK（Natural Language Toolkit）是一个用于处理人类语言数据的Python库，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。其主要功能包括： 1. 分词（Tokenization）：将文本分解为单词或句子，便于后续处理。 2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个单词分配相应的词性标签，如名词、动词等。 3. 词干提取（Stemming）：将单词还原为词干形式，去除词缀，方便分析。 4. 词形还原（Lemmatization）：将单词还原为其基本形式，考虑词性和上下文。 5. 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）：识别文本中的专有名词，如人名、地名、组织名等。 6. 句法解析（Parsing）：分析句子的语法结构，生成解析树。 7. 文本分类（Text Classification）：将文本归类到预定义的类别，如垃圾邮件检测、情感分析等。 8. 语料库和词汇资源：提供丰富的语料库和词汇资源，如WordNet，支持语言学研究和应用。 9. 语言模型（Language Modeling）：构建和评估语言模型，用于预测下一个单词或评估句子概率。 10. 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。 这些功能使NLTK成为自然语言处理领域的强大工具，适用于研究和开发各种语言处理应用。