随着自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术的不断发展，我们可以越来越方便地与计算机交互，计算机也可以更好地理解和处理我们的自然语言。在NLP的入门级别中，我们可以使用Python语言实现一些简单的NLP算法，例如分词、词性标注、情感分析等。
在Python中，有很多开源的NLP库可供使用，其中最常用的是NLTK（Natural Language Toolkit）和SpaCy。下面我们将展示一个简单的例子，使用NLTK库实现分词和词性标注。
首先，我们需要安装NLTK库和相关数据集。在Python环境下，可以使用以下命令进行安装：
pip install nltk
安装完成后，我们需要下载一些相关数据集，例如英文停用词表和词性标注数据。可以使用以下命令进行下载：
import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
接下来，我们就可以编写程序来实现分词和词性标注了。以下是一个简单的示例代码：
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 下载所需数据集
nltk.download('stopwords')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 设置停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 定义待处理文本
text = "Natural Language Processing (NLP) is a subfield of linguistics, computer science, and artificial intelligence concerned with the interactions between computers and human language."
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
# 词性标注
pos_tags = nltk.pos_tag(filtered_tokens)
# 打印结果
print("Original text:", text)
print("Tokens:", tokens)
print("Filtered tokens:", filtered_tokens)
print("POS tags:", pos_tags)
在上述代码中，我们首先下载了所需的数据集，并设置了英文停用词表。然后，我们定义了一个待处理的文本，使用NLTK库中的word_tokenize函数将其分词，然后去除停用词。最后，我们使用nltk.pos_tag函数进行词性标注，并将结果打印出来。
上述代码的时间复杂度主要在于分词和词性标注两个过程，分别为
O
(
n
)
O(n)
O(n)和
O
(
n
l
o
g
n
)
O(nlogn)
O(nlogn)，其中
n
n
n为待处理文本的长度。空间复杂度主要受到停用词表和词性标注数据的影响，分别为
O
(
m
)
O(m)
O(m)和
O
(
n
)
O(n)
O(n)，其中
m
m
m为停用词表的长度，
n
n
n为词性标注数据的长度。
最后，我们可以取一个吸引读者的标题：使用NLTK库实现文本分词和词性标注。