自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究计算机如何处理和理解人类自然语言。在NLP中，语料库（Corpus）是指存储大量文本的数据集合，是进行自然语言处理任务的基础。本文将介绍如何构建一个NLP语料库，并提供相应的代码示例。

构建NLP语料库主要包括以下几个步骤：

2.1 收集语料

在构建NLP语料库之前，我们需要先收集大量的文本数据。可以通过爬取网页、提取数据库中的文本、从公开数据集中获取等方式来获取语料。

2.2 清洗文本数据

获取到的文本数据通常需要进行清洗，包括去除特殊字符、标点符号，转换为小写字母等操作。这样可以提高后续处理的效果。

2.3 分词

分词是将文本切割成单个的词语或字符的过程。常用的分词工具有jieba、NLTK等。分词后的结果可以作为NLP任务的输入。

2.4 构建词汇表

词汇表（Vocabulary）是指将分词结果中的词语映射为唯一的整数编号。构建词汇表的目的是为了将文本数据转换为机器能够理解的形式。

2.5 存储语料库

最后一步是将处理后的文本数据存储为语料库的形式，常见的方式有文本文件、数据库等。可以根据具体需求选择合适的存储方式。

下面是构建NLP语料库的相关类的类图：

下面给出一个示例，展示如何使用上述步骤构建一个NLP语料库。