给出代码示例, 使用NLTK 库来评估一段中文文本的逻辑连贯性

很抱歉，NLTK库主要是用于英文文本处理和分析，不支持中文语言处理。但是，可以使用其他的中文自然语言处理库，例如jieba、THULAC等，来评估一段中文文本的逻辑连贯性。以下是一个使用jieba库来评估中文文本连贯性的代码示例：

import jieba
import math

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_count = {}
for word in words:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

# 计算每个词的概率
total_words = sum(word_count.values())
word_prob = {}
for word, count in word_count.items():
    word_prob[word] = count / total_words

# 计算文本的逻辑连贯性得分
score = 0
for word in word_count:
    score += math.log(word_prob[word])
score /= len(word_count)

print('文本的逻辑连贯性得分为：', score)

在这个代码示例中，我们首先使用jieba库对文本进行分词，并统计每个词出现的频率。然后，我们计算每个词在文本中出现的概率，并通过计算每个词的概率的对数来计算文本的逻辑连贯性得分。得分越高，表示文本的逻辑连贯性越好。