在Python中，如何结合NLTK和SentiWordNet实现文本的情感分析？请详细描述从分词到获取情感得分的完整步骤。

文本情感分析是理解和挖掘文本数据中情感倾向的重要技术手段，尤其在社交媒体监控和市场分析中应用广泛。为了使这一过程更加清晰和易于理解，建议参考教程《Python NLTK实现SentiWordNet情感分析简要教程》。以下是利用Python和SentiWordNet进行情感分析的全过程介绍：

参考资源链接：[Python NLTK实现SentiWordNet情感分析简要教程](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac2bcce7214c316eadfa?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **导入必要的库和模块**
使用`import nltk`导入NLTK库，并下载`word_tokenize`、`sentiwordnet`、`stopwords`等必要模块和词典。

2. **文本分词**
将原始文本转换为小写并进行分词，同时移除标点符号和停用词。可以使用`nltk.word_tokenize`进行分词，使用`nltk.corpus.stopwords`获取停用词列表。

   import nltk
   from nltk.corpus import stopwords
   from nltk.tokenize import word_tokenize

   # 示例文本
   text = 

参考资源链接：[Python NLTK实现SentiWordNet情感分析简要教程](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac2bcce7214c316eadfa?spm=1055.2569.3001.10343)