NLTK 会被自然地看作是具有栈结构的一系列层，这些层构建于彼此基础之上。那些熟悉人工语言（比如 Python）的文法和解析的读者来说，理解自然语言模型中类似的 —— 但更深奥的 —— 层不会有太大困难。
尽管 NLTK 附带了很多已经预处理（通常是手工地）到不同程度的全集，但是概念上每一层都是依赖于相邻的更低层次的处理。首先是断词；然后是为单词加上 标签；然后将成组的单词解析为语法元素，比如名词短语或句子（取决于几种技术中的某一种，每种技术都有其优缺点）；最后对最终语句或其他语法单元进行分类。通过这些步骤，NLTK 让您可以生成关于不同元素出现情况的统计，并画出描述处理过程本身或统计合计结果的图表。
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