1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着互联网的快速发展，网络新闻已成为人们获取信息的主要来源之一。每天产生的海量新闻文本蕴含着丰富的信息和知识，但也给信息获取和分析带来了挑战。如何从大量非结构化的新闻文本中自动提取有价值的信息，识别热点话题和趋势，成为当前自然语言处理领域的研究热点。

本文旨在开发一个完整的新闻文本分析系统，结合 Python 爬虫技术和 NLTK 自然语言处理库，实现新闻内容的自动采集、处理和分析。该系统不仅可以帮助用户快速了解新闻热点和趋势，还可以为媒体机构、企业和政府部门提供决策支持和舆情监测。

1.2 研究目标与方法

本研究的主要目标是：

1. 设计并实现一个高效、稳定的新闻爬虫系统，能够自动获取特定领域的新闻内容
2. 构建基于 NLTK 的文本分析框架，实现文本清洗、分词、词性标注、词形还原等预处理功能
3. 应用文本挖掘技术，实现关键词提取、主题分析和情感