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NLTK库本身并不提供计算ROC曲线和AUC值的功能，但可以使用其他库来实现这一功能，比如使用scikit-learn库来计算ROC曲线和AUC值。
下面是一个使用NLTK和scikit-learn库计算ROC曲线和AUC值的示例代码：
from nltk.classify import SklearnClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 将NLTK分类器转换为scikit-learn分类器
classifier = SklearnClassifier(LogisticRegression())
classifier.train(training_set)
X = [classifier.classify(features) for (features, label) in test_set]
y = [label for (features, label) in test_set]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测概率
probs = classifier.predict_proba(X_test)
preds = probs[:,1]
# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, preds)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print("AUC值：", roc_auc)
在这个示例中，我们首先使用NLTK库和scikit-learn库来训练一个分类器，然后使用训练好的模型对测试集进行预测并计算ROC曲线和AUC值。
注意：在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的分类器和参数来训练模型。
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