Python NLTK（Natural Language Toolkit）是一個開源的自然語言處理工具包，它提供了處理人類語言的方法和算法，包括文本分類、標記、語言模型、句法分析等多個方面的功能。NLTK是一款Python的第三方庫，支持Python3.x版本。下面，我們將介紹NLTK的一些主要功能和用法。

import nltk
# 下載nltk所需的所有數據
nltk.download()

在使用前，我們首先需要下載需要使用到的數據包。我們可以使用“nltk.download()”函數下載它們。

from nltk.corpus import stopwords
# 獲取英文的停用詞
stopwords.words('english')
# 獲取中文的停用詞
stopwords.words('chinese')

停用詞是指在文本處理過程中被排除的詞匯，例如“is”、“and”、“the”等。這些詞匯雖然在文本中經常出現，但并沒有對文本的語義和情感表達產生實質性的影響。因此，我們可以使用NLTK中提供的代碼來獲取英文和中文的停用詞。

from nltk.tokenize import word_tokenize
text = 'This is a NLTK tutorial. NLTK helps us process natural language.'
# 對文本進行分詞
word_tokenize(text)

分詞是指將一段文本按照一定的規則進行拆分成獨立的單詞或詞組。在文本處理過程中，分詞是非常重要的一步，它直接影響了后續的文本處理效果。NLTK中的“word_tokenize()”函數可以將一個文本字符串分解成單詞列表。

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer()
# 對單詞進行詞干提取
wordnet_lemmatizer.lemmatize('cars')

詞干提取是指將一個單詞的各種詞形都簡化為相同的詞干，例如“cars”、“car”、“car's”可以簡化為“car”。這樣做的好處是可以降低文本處理過程中數據的維度。NLTK中的“WordNetLemmatizer”類可以對單詞進行詞干提取。

Python NLTK是一款非常強大的自然語言處理工具包，它提供了眾多的文本處理功能和算法，包括文本分類、標記、語言模型、句法分析等等。它是Python自然語言處理領域的重要工具之一，如果你正在學習或從事自然語言處理相關的工作，那么Python NLTK是你絕對不能錯過的工具。