nltk数据集格式
    NLTK（Natural Language Toolkit）是一个用于自然语言处理的Python库，它提供了丰富的语言数据集和预训练模型。NLTK数据集通常以特定的格式存储，以下是几种常见的格式：
    1. 文本格式（Plain Text），NLTK的一些数据集以纯文本格式存储，每个文本文件对应一个数据实例。这种格式适用于文本分类、情感分析等任务。你可以使用NLTK的`PlaintextCorpusReader`类来读取和处理这些数据集。
    2. 标注格式（Tagged Format），标注格式的数据集包含了文本和对应的标签，用于词性标注、命名实体识别等任务。常见的标注格式包括IOB（Inside-Outside-Beginning）和IOB2等。NLTK提供了`conlltags2tree`和`tree2conlltags`等函数，用于在树状结构和标注格式之间进行转换。
    3. 语料库格式（Corpus Format），NLTK的一些数据集以自定义的语料库格式存储，例如Brown语料库、Gutenberg语料库等。这些语料库包含了多个文本文件，并且可能包含了分层结构的标注信息。你可以使用NLTK的`CorpusReader`类来访问和处理这些语料库。
python处理xml文件
    4. JSON格式，NLTK还支持以JSON格式存储的数据集。JSON是一种常见的数据交换格式，它可以方便地表示复杂的数据结构，包括文本、标签和其他元数据。你可以使用Python的`json`模块读取和处理这些数据集。
    除了以上几种常见的格式，NLTK还支持其他一些格式，例如XML、CSV等。你可以根据具体的数据集来选择合适的读取和处理方法。