NLTK庫本身并不提供并行化的功能，但可以利用Python的多線程或多進程來實現并行化。以下是一個簡單的示例代碼，使用Python的多線程庫threading來實現語言模型的并行化：
import nltk
from nltk.corpus import gutenberg
from threading import Thread
# 使用NLTK加載Gutenberg語料庫
nltk.download('gutenberg')
corpus = gutenberg.words()
# 定義一個簡單的語言模型函數
def language_model(text):
freq_dist = nltk.FreqDist(text)
return freq_dist
# 將語料庫劃分成多個子集
num_threads = 4
subset_size = len(corpus) // num_threads
subsets = [corpus[i:i+subset_size] for i in range(0, len(corpus), subset_size)]
# 使用多線程并行處理每個子集
threads = []
results = []
for subset in subsets:
thread = Thread(target=lambda s: results.append(language_model(s)), args=(subset,))
thread.start()
threads.append(thread)
# 等待所有線程結束
for thread in threads:
thread.join()
# 合并所有語言模型的結果
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，我們將Gutenberg語料庫劃分成了4個子集，然后使用4個線程同時處理這些子集，最后將每個線程的結果合并成一個總的頻率分布。通過這種方式可以實現簡單的語言模型的并行化處理。如果需要更高級的并行化處理，可以考慮使用Python的多進程庫multiprocessing或者第三方庫joblib等。
