La première étape consiste à **importer** la bibliothèque `nltk` dans notre environnement Python. C'est votre passerelle vers une multitude d'outils et de techniques de traitement du texte offerts par NLTK.

Une fois `nltk` importé avec succès, nous franchirons une étape importante dans notre projet - définir le texte que nous analyserons et traiterons. À cette fin, nous utiliserons une variable nommée `story`. Cette variable **contiendra les données textuelles** sur lesquelles vous souhaitez travailler. Cela peut être n'importe quel texte - une nouvelle, un extrait d'un livre, un paragraphe de votre choix, ou même une collection de phrases que vous souhaitez analyser. 

> **Remarque**
>
> Les tests de la première tâche sont conçus pour fonctionner avec le texte initial fourni. Par conséquent, si vous choisissez d'utiliser un texte différent pour l'analyse, il est acceptable d'ignorer les éventuelles erreurs pouvant découler du test initial.

> **Remarque**
>
> Si vous souhaitez utiliser `nltk` sur votre ordinateur, vous devez l'installer d'abord en utilisant la commande suivante:
>```
>pip install nltk
>```

Dans ce projet, nous utiliserons les capacités du Natural Language Toolkit (NLTK), une bibliothèque polyvalente et complète en Python conçue pour travailler avec les données linguistiques humaines. Nous aborderons plusieurs domaines clés du traitement du langage naturel : la tokenisation, la racinisation, le marquage et l'analyse syntaxique. Ces fonctionnalités de NLTK formeront la colonne vertébrale de nos tâches de traitement et d'analyse de texte, faisant de cet outil un élément indispensable de notre projet pour manipuler et extraire des informations significatives à partir des données linguistiques.

Dans ce projet, nous utiliserons les capacités du Natural Language Toolkit (NLTK), une bibliothèque polyvalente et complète en Python conçue pour travailler avec des données de langage humain.

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