1. 데이터 수집 먼저, 웹 크롤러를 사용하여 데이터를 수집해야 합니다. Python에서는 requests 또는 urllib 모듈을 사용하여 웹 페이지의 HTML 코드를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 웹 페이지의 텍스트 데이터를 추출할 수 있습니다.

2. 데이터 전처리 수집한 데이터는 불필요한 HTML 태그, 특수 문자, 구두점 등을 포함할 수 있습니다. NLTK를 사용하여 이러한 노이즈를 제거하고 텍스트 데이터를 정리해야 합니다. 예를 들어, NLTK의 clean_html() 함수를 사용하여 HTML 태그를 제거하고, word_tokenize() 함수를 사용하여 텍스트를 단어로 나눌 수 있습니다.

3. 문장 및 단어 토큰화 NLTK의 sent_tokenize() 함수를 사용하여 텍스트를 문장 단위로 분할할 수 있습니다. 그리고 word_tokenize() 함수를 사용하여 문장을 단어로 분할할 수 있습니다. 이를 통해 문서를 분석하기 위한 기본 단위를 생성할 수 있습니다.

4. 텍스트 정제 데이터에는 불필요한 단어, 불용어 (stopwords) 및 숫자 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 불필요한 요소들을 제거하기 위해 NLTK의 불용어 목록을 사용할 수 있습니다. 주요 불용어 목록은 이미 NLTK 패키지에 내장되어 있습니다.

5. 어휘 분석 NLTK의 FreqDist() 함수를 사용하여 텍스트에서 가장 일반적인 단어나 어구를 찾을 수 있습니다. 또는 텍스트의 어휘 크기와 단어의 다양성을 확인하는 데에도 사용할 수 있습니다.

6. 문서 분석 수집한 텍스트 데이터를 사용하여 문서 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 위해 NLTK의 문서 분석 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, ngrams() 함수를 사용하여 텍스트에서 n-그램을 생성할 수 있습니다.

7. 감성 분석 NLTK를 사용하여 텍스트 데이터의 감성 분석도 수행할 수 있습니다. 감성 분석은 텍스트의 긍정적, 부정적, 또는 중립적인 성격을 판단하는 것을 의미합니다. NLTK에는 감성 분석에 사용할 수 있는 다양한 알고리즘과 미리 학습된 모델이 포함되어 있습니다.

위의 단계들은 데이터를 수집하고 전처리하여 텍스트 데이터에 대한 기본적인 분석을 수행하는 과정을 설명했습니다. 물론, NLTK에는 이 외에도 다양한 기능과 알고리즘이 있으며, 데이터와 분석 목적에 따라 추가로 사용할 수 있습니다.