NLTK를 사용하여 텍스트와 관련된 개체를 추출하는 과정은 다음과 같습니다:

1. 텍스트 문서 불러오기: NLTK를 사용하여 텍스트 문서를 불러옵니다. 이는 텍스트 파일, 웹 문서 등 다양한 형식의 데이터를 가져올 수 있습니다.

   import nltk
      
   text = "텍스트 문서 예시입니다."  # 텍스트 문서를 NLTK로 불러옵니다.
   

2. 토큰화: 문장을 단어 또는 구절로 분리하여 토큰화합니다. NLTK는 다양한 토큰화 알고리즘을 제공하며, 주로 단어 토큰화와 문장 토큰화를 사용합니다.

   from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
      
   words = word_tokenize(text)  # 문장을 단어로 토큰화합니다.
   sentences = sent_tokenize(text)  # 텍스트 문서를 문장으로 토큰화합니다.
   

3. 형태소 분석: 토큰화된 단어에 대해 형태소 분석을 수행하여 단어의 형태소와 품사를 추출합니다. NLTK는 다양한 형태소 분석 도구를 제공하며, 가장 일반적으로 사용되는 것은 KoNLPy입니다.

   from konlpy.tag import Kkma
      
   kkma = Kkma()
   morphemes = kkma.pos(text)  # 형태소 분석을 수행하여 형태소와 품사를 추출합니다.
   

4. 개체 추출: 형태소 분석된 결과에서 개체를 추출합니다. 개체 추출은 보통 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 기술을 사용합니다.

   from nltk.tag import StanfordNERTagger
   from nltk.tokenize import word_tokenize
      
   # 개체명 인식을 위해 Stanford NER 사용 예시
   st = StanfordNERTagger('english.all.3class.distsim.crf.ser.gz', 'stanford-ner.jar')
      
   tokens = word_tokenize(text)
   ner_tags = st.tag(tokens)  # 토큰화된 단어에 개체명 태그를 부여합니다.
   

위의 단계를 따라가면 NLTK를 사용하여 텍스트와 관련된 개체를 추출할 수 있습니다. NLTK는 여러가지 퍼포먼스를 제공하며, 앞서 사용된 코드들은 예시일 뿐인 것을 참고해주세요.

더 자세한 내용은 NLTK 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.