NLTK库本身并不提供并行化的功能，但可以利用Python的多线程或多进程来实现并行化。以下是一个简单的示例代码，使用Python的多线程库threading来实现语言模型的并行化：
import nltkfrom nltk.corpus import gutenbergfrom threading import Thread# 使用NLTK加载Gutenberg语料库nltk.download('gutenberg')corpus = gutenberg.words()# 定义一个简单的语言模型函数def language_model(text): freq_dist = nltk.FreqDist(text) return freq_dist# 将语料库划分成多个子集num_threads = 4subset_size = len(corpus) // num_threadssubsets = [corpus[i:i+subset_size] for i in range(0, len(corpus), subset_size)]# 使用多线程并行处理每个子集threads = []results = []for subset in subsets: thread = Thread(target=lambda s: results.append(language_model(s)), args=(subset,)) thread.start() threads.append(thread)# 等待所有线程结束for thread in threads: thread.join()# 合并所有语言模型的结果combined_freq_dist = nltk.FreqDist()for result in results: combined_freq_dist.update(result)print(combined_freq_dist)在上面的示例中，我们将Gutenberg语料库划分成了4个子集，然后使用4个线程同时处理这些子集，最后将每个线程的结果合并成一个总的频率分布。通过这种方式可以实现简单的语言模型的并行化处理。如果需要更高级的并行化处理，可以考虑使用Python的多进程库multiprocessing或者第三方库joblib等。
