环境：python2.7.10
首先安装pip
在https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ 下载get-pip.py
然后执行 python get-pip.py 将自动安装pip
nltk是python的一个扩展包，提供自然语言处理工具集
安装nltk
sudo pip install -U nltk
import nltk
然后下载语料库
nltk.download()
弹出窗口如下，按需下载，我选择的是book
、
下载完成查看目录：
其中corpora为语料库，也可以下载自己需要的语料库：http://www.nltk.org/nltk_data/
corpora中有好多文章和字典，如古腾堡，路透社等文章，wordnet是面向语义的词典，names里包含了好多名字，stopwords包含了可忽略的语法上的高频词汇，words包含平时常用的单词可用来做拼写检查，
还有city_database，webtext，unicode_samples等语料。
使用时需要import，如：
from nltk.corpus import gutenberg
from nltk.corpus import stopwords
wordnet语料库：
wordnet是普林斯顿大学创建的语义词典，特点是其中包含了大量的单词间的联系，可以看作是一个巨大的词汇网络。
词与词之间的关系可以为同义，反义，上下位（水果－苹果），整体部分（汽车－轮胎）。建立关系是大脑学习的首要过程，知识的脉络必定可达，孤立点会被遗忘。
引入wordnet
from nltk.corpus import wordnet as wn
wordnet API：http://www.nltk.org/howto/wordnet.html
synsets()用来查询一个单词，返回结果是Synset数组，一个Synset由 单词－词性－序号 组成：
