请给出NLP访问在线古腾堡语料库，获取《伤寒杂病论》《孔雀东南飞》等网络数据资源的代码

在Python中，我们可以使用`requests`库来获取网页内容，然后结合如`BeautifulSoup`库解析HTML结构，定位到所需的数据。不过，由于在线古腾堡计划(Gutenberg)的文本通常是PDF格式，直接获取文本可能需要先将其转换成可供NLP处理的文本格式，比如Markdown或纯文本。

以下是一个简单的例子，展示如何使用`lxml`和`pdfplumber`库来下载并提取PDF文件的内容：

import requests
from pdfplumber import PDF
from bs4 import BeautifulSoup

# 古腾堡项目链接
gutenberg_link = "https://www.gutenberg.org/ebooks/5761"

# 下载PDF文件
response = requests.get(gutenberg_link)
file_name = 'your_pdf_file.pdf' # 保存到本地的文件名
with open(file_name, 'wb') as f:
    f.write(response.content)

# 使用pdfplumber打开并读取文本
with PDF(file_name) as pdf:
    text_pages = [page.extract_text() for page in pdf.pages]

# 提取特定文本，例如《伤寒杂病论》或《孔雀东南飞》
target_text = text_pages[0] # 这里假设第一页包含目标文本，实际可能需要根据书籍结构调整
soup = BeautifulSoup(target_text, 'html.parser')
target_paragraphs = soup.find_all('p')  # 假设是段落标签，根据实际情况修改

for p in target_paragraphs:
    print(p.text)

注意：这个例子假设了网站结构允许直接提取文本，并且你需要安装`requests`, `pdfplumber` 和 `beautifulsoup4` 库。另外，古腾堡项目的版权问题需要注意，某些作品可能受版权保护，使用时请遵守相关规定。