1. 引言

1.1 研究背景與意義

隨著互聯網的快速發展，網絡新聞已成為人們獲取信息的主要來源之一。每天產生的海量新聞文本蘊含著豐富的信息和知識，但也給信息獲取和分析帶來了挑戰。如何從大量非結構化的新聞文本中自動提取有價值的信息，識別熱點話題和趨勢，成為當前自然語言處理領域的研究熱點。

本文旨在開發一個完整的新聞文本分析系統，結合 Python 爬蟲技術和 NLTK 自然語言處理庫，實現新聞內容的自動采集、處理和分析。該系統不僅可以幫助用戶快速了解新聞熱點和趨勢，還可以為媒體機構、企業和政府部門提供決策支持和輿情監測。

1.2 研究目標與方法

本研究的主要目標是：

1. 設計并實現一個高效、穩定的新聞爬蟲系統，能夠自動獲取特定領域的新聞內容
2. 構建基于 NLTK 的文本分析框架，實現文本清洗、分詞、詞性標注、詞形還原等預處理功能
3. 應用文本挖掘技術，實現關鍵詞提取、主題分析和情感