自然语言处理（NLP）中的知识解构

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。在NLP中，知识解构是一项关键任务，它涉及将自然语言文本转换为结构化的表示形式，以便计算机能够更好地理解和处理这些信息。本文将介绍NLP中的知识解构，并提供相应的源代码示例。

知识解构是将自然语言文本中的信息提取出来并转换为结构化表示形式的过程。这种表示形式可以是图形、树状结构、表格或其他形式，以便计算机能够更好地理解和处理文本中的语义和关系。

在NLP中，知识解构通常涉及以下步骤：

1. 分词（Tokenization）：将文本分割成词语或标记的序列。分词是NLP中的基本预处理步骤，它将连续的文本转换为离散的单元，以便后续处理。

以下是使用Python中的NLTK库进行分词的示例代码：

import nltk
nltk.download('punkt')