在當今互聯網時代，自然語言處理（NLP）正在快速地發展，而Python中強大的自然語言處理工具nltk（自然語言工具包）成為了許多開發者的首選。在PhP程序員中NLTK還沒有得到足夠的重視，因此本文將由一名PhP程序員的角度來講解nltk的功能和應用。

在PhP中我們可以使用nltk中的一些自然語言處理技術，比如分詞、詞形還原、詞干提取、詞性標注、命名實體識別等。
下面來看一段用分詞技術實現單詞計數的PhP代碼，需要使用nltk中的word_tokenize方法：

$words = word_tokenize($text);
$count = array_count_values($words);
arsort($count);
print_r(array_slice($count, 0, 10));

現在假設有一篇文章：“我喜歡看電視劇，我不喜歡看電影，因為電影太花哨了。”，上述代碼可以輸出如下內容：

Array
(
[我] =>2
[喜歡] =>1
[看] =>1
[電視劇] =>1
[不] =>1
[電影] =>1
[因為] =>1
[太] =>1
[花哨] =>1
[了] =>1
)

我們再來看一個nltk在PhP中的使用，下面的代碼可以將字符串中的動詞原形提取出來：

$lemmatizer = new \nlp\Lemmatizer();
$tokens = $lemmatizer->tokenize($text);
$lemmas = $lemmatizer->lemmatizeVerbs($tokens);
print_r($lemmas);

接下來提供一些nltk在PhP中的典型應用。
命名實體識別（NER）是指將非結構化自然語言文本中的實體名稱分類為預定義類別，比如人名、地名、組織機構等。使用nltk在PhP中可以實現NER功能，如下代碼：

$chunker = new \nlp\NamedEntityChunker();
$tokens = $chunker->tokenize($text);
$chunked = $chunker->chunk($tokens);
print_r($chunked);

下面的代碼可以使用nltk實現情感分析：

$sentiment = new \nlp\SentimentAnalysis();
$polarity = $sentiment->polarity($text);
echo 'Polarity: ' . $polarity . PHP_EOL;

nltk的功能并不僅僅局限于此，開發者可以靈活應用nltk中的各種技術，將其嵌入到自己的PhP應用中，從而實現更為豐富的功能。因此，不妨在PhP中嘗試使用nltk，將其帶來的自然語言處理技術應用到自己的開發中去。