使用Python的NLTK（Natural Language Toolkit）库进行英文文章的文本清洗和分词处理是一个相对直接的过程。以下是一个基本的步骤指南：

### 1. 安装NLTK库

首先，确保你已经安装了NLTK库。如果没有，可以使用pip来安装：

```bash

pip install nltk

```

### 2. 导入必要的模块

在Python脚本中，导入所需的NLTK模块：

```python

import nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize # 分词

from nltk.corpus import stopwords # 停用词

from nltk.corpus import wordnet # WordNet词典

from nltk.clean import word_parse # 文本清洗（注意：这个函数不是NLTK的标准函数，可能是一个自定义函数或来自其他库）

```

### 3. 文本清洗

文本清洗通常包括去除标点符号、特殊字符、停用词等。这可以通过组合使用NLTK的函数和正则表达式来完成。以下是一个简单的文本清洗示例：

```python

def clean_text(text):

# 使用正则表达式去除标点符号和特殊字符

text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 这将移除除字母、数字和空格以外的所有内容

# 使用nltk.clean或类似的函数去除停用词（这里假设有一个自定义的函数word_parse）

cleaned_text = word_parse(text) # 假设这个函数可以去除停用词和进行其他清洗操作

return cleaned_text

```

### 4. 分词处理

使用NLTK的`word_tokenize`函数进行分词：

```python

def tokenize_text(text):

tokens = word_tokenize(text) # 将文本分词成单词列表

return tokens

```

### 5. 结合使用文本清洗和分词处理

现在你可以将这两个函数结合起来，对一篇英文文章进行处理：

```python

article = "Your English article here..." # 替换为你要处理的文章内容

cleaned_tokens = tokenize_text(clean_text(article)) # 先清洗文本，然后分词处理

print(cleaned_tokens) # 输出清洗并分词后的单词列表

```

### 注意：

* 确保你有适当的NLTK语料库（如stopwords）的访问权限。这些语料库通常需要下载。你可以使用`nltk.download()`函数来下载所需的语料库。

* 文本清洗可能是一个复杂的过程，具体取决于你的需求。上述代码只是一个基本的示例，你可能需要根据你的具体需求进行更复杂的清洗操作。例如，你可能需要使用WordNet来识别并移除特定类型的词汇，或者使用更复杂的正则表达式来处理复杂的文本结构。