1. NLTK 설치하기: 먼저, NLTK를 설치해야 합니다. 파이썬 환경에서 pip install nltk 명령을 사용하여 NLTK를 설치할 수 있습니다.

2. Corpus 준비하기: NLTK는 다양한 Corpus(말뭉치)를 제공하며, 글자 단위의 텍스트 생성에는 nltk.corpus.gutenberg 모듈을 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 코드로 해당 모듈을 불러옵니다:

from nltk.corpus import gutenberg

1. 데이터셋 선택하기: NLTK의 gutenberg Corpus에는 다양한 고전 문학 작품이 포함되어 있습니다. 원하는 텍스트 데이터셋을 선택합니다. 예를 들어, bible-kjv.txt 데이터셋을 사용하려면 다음과 같이 코드를 작성합니다:

text = gutenberg.raw('bible-kjv.txt')

1. 전처리하기: 생성할 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 일반적으로 특수 문자나 공백을 제거하고, 모든 문자를 소문자로 변환하는 작업이 필요합니다.

import re

text = re.sub(r'[^a-zA-Z]+', ' ', text)  # 특수 문자 제거
text = text.lower()  # 소문자로 변환

1. 단어 단위로 분할하기: 텍스트를 단어 단위로 분할해야 합니다. split() 메서드를 사용하여 공백을 기준으로 단어들을 리스트로 분할합니다.

words = text.split()

1. 텍스트 생성 모델 구축하기: 텍스트 생성을 위한 모델을 구축합니다. 예를 들어, Markov Chain 모델을 사용할 수 있습니다. nltk.probability 모듈의 ConditionalFreqDist 클래스를 사용하여 각 글자에 대한 빈도를 계산하고, nltk.probability 모듈의 ConditionalProbDist 클래스를 사용하여 조건부 확률분포를 계산합니다.

from nltk.probability import ConditionalFreqDist, ConditionalProbDist, LaplaceProbDist

cfreq = ConditionalFreqDist([(w[:-1], w[-1]) for w in words])
cprob = ConditionalProbDist(cfreq, LaplaceProbDist)

1. 텍스트 생성하기: 생성할 텍스트의 길이를 지정하고, 시작 글자를 선택한 후, 조건부 확률분포를 사용하여 글자를 생성합니다.

length = 100  # 생성할 텍스트의 길이
start = 't'  # 시작 글자

generated_text = start
for _ in range(length):
    next_char = cprob[start].generate()
    generated_text += next_char
    start = next_char

이렇게 하면 NLTK를 사용하여 글자 단위의 텍스트 생성을 수행할 수 있습니다. 참고로, 글자 단위의 텍스트 생성은 일반적으로 단어 단위보다 좀 더 자연스러운 텍스트를 생성하는데 도움이 됩니다.