Python 自然語(yǔ)言庫(kù)（Natural Language Toolkit，簡(jiǎn)稱 NLTK）是一款用于處理人類(lèi)語(yǔ)言數(shù)據(jù)的Python庫(kù)。它提供了各種工具和數(shù)據(jù)集，可以用于分析、處理和理解人類(lèi)語(yǔ)言。

NLTK 提供了許多功能，包括：

• 分詞（Tokenization）：將文本劃分為單個(gè)單詞或短語(yǔ)。
• 詞性標(biāo)注（Part of Speech Tagging）：確定單詞在上下文中的含義和語(yǔ)法功能。
• 語(yǔ)法分析（Parsing）：分析句子的結(jié)構(gòu)，包括短語(yǔ)結(jié)構(gòu)和依存關(guān)系。
• 語(yǔ)義分析（Semantic Analysis）：理解句子的意義和上下文。
• 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感傾向。

NLTK 還提供了許多語(yǔ)言資源，包括語(yǔ)言數(shù)據(jù)集、語(yǔ)料庫(kù)和詞匯表。這些資源可以幫助開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建更準(zhǔn)確的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用程序。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的 NLTK 示例，演示如何使用它來(lái)進(jìn)行詞性標(biāo)注：

import nltk
# 定義一個(gè)字符串
text = "This is a simple sentence."
# 分詞
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# 詞性標(biāo)注
tagged = nltk.pos_tag(tokens)
print(tagged)
# 輸出結(jié)果：[('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('simple', 'JJ'), ('sentence', 'NN'), ('.', '.')]

以上示例將一個(gè)簡(jiǎn)單的句子分為單個(gè)單詞，并對(duì)每個(gè)單詞進(jìn)行了詞性標(biāo)注，標(biāo)注的結(jié)果以元組的形式返回。

NLTK 是一個(gè)非常有用的工具，可以幫助開(kāi)發(fā)者處理人類(lèi)語(yǔ)言數(shù)據(jù)。無(wú)論您是創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型、構(gòu)建文本分類(lèi)器還是構(gòu)建聊天機(jī)器人，都可以使用 NLTK 幫助您完成。