1. 텍스트를 토큰화: NLTK를 사용하여 텍스트를 단어 또는 문장으로 분할합니다. 이를 토큰화라고 합니다. nltk.tokenize 모듈에는 다양한 토큰화 방법이 있습니다.

2. 품사 태깅: 단어에 품사를 할당하는 작업입니다. NLTK에서는 nltk.pos_tag 함수를 사용하여 품사 태깅을 수행할 수 있습니다.

3. 의미망 생성: 텍스트의 의미망을 생성하기 위해 NLTK에서는 WordNet이라는 영어 어휘 데이터베이스를 사용합니다. 이를 통해 단어들 간의 관계를 이해하고 의미적인 관련성을 파악할 수 있습니다.

4. 의미망 탐색: NLTK의 nltk.sem 모듈을 사용하여 의미망을 탐색합니다. 의미망 탐색은 단어의 동의어, 반의어, 상위어, 하위어 등을 찾는 것을 포함합니다.

예시 코드:

import nltk
from nltk.corpus import wordnet

# 텍스트 토큰화
text = "NLTK를 사용해 텍스트의 의미망을 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다."
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 품사 태깅
tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens)

# 의미망 생성
synsets = []
for token, pos in tagged_tokens:
    synsets.extend(wordnet.synsets(token))

# 의미망 탐색
for synset in synsets:
    print(synset.name(), synset.lemmas())

참고 자료:

• NLTK 공식 웹사이트
• NLTK API 문서
• NLTK 튜토리얼