먼저, 필요한 모듈을 임포트해야 합니다. 다음과 같이 nltk 모듈과 punkt 패키지를 임포트합니다.

import nltk
nltk.download('punkt')

다음으로, 문서를 로드하고 텍스트로 변환해야 합니다. 예를 들어, text_document라는 변수에 로드한 문서가 있다고 가정해보겠습니다.

text = text_document.read()

그 다음, 문장 토크나이저를 사용하여 문장 단위로 텍스트를 분할합니다. 문장 토크나이저는 마침표, 느낌표, 물음표 등의 구두점을 기준으로 문장을 나누는 역할을 합니다.

from nltk.tokenize import sent_tokenize

sentences = sent_tokenize(text)

이제, 분리된 문장들 중에서 단락을 추출할 방법을 선택해야 합니다. 단락들은 빈 줄로 구분되거나, 문장 구조나 단어의 흐름에 의해 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 두 번째 방법을 선택한다면, 다음과 같이 단락들을 추출할 수 있습니다.

paragraphs = []
current_paragraph = []

for sentence in sentences:
    if sentence.strip():  # 비어있지 않은 문장인 경우
        current_paragraph.append(sentence)
    else:  # 빈 줄을 만나면 단락이 끝남
        if current_paragraph:  # 비어있지 않은 단락인 경우
            paragraphs.append(' '.join(current_paragraph))
            current_paragraph = []

# 마지막 단락을 추가
if current_paragraph:
    paragraphs.append(' '.join(current_paragraph))

이제 paragraphs 리스트에는 추출된 단락들이 포함되어 있습니다. 이를 활용하여 추가적인 분석이나 처리를 수행할 수 있습니다.

참고: 이 예제에서는 문장 토크나이저로 sent_tokenize 함수를 사용했지만, NLTK에는 다른 토크나이저도 제공됩니다. 해당 텍스트에 적절한 토크나이저를 선택하여 사용하면 됩니다.

이상으로, NLTK를 사용하여 문서로부터 단락을 추출하는 방법을 설명했습니다. 추가적인 정보는 NLTK 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.