NLTK库本身并不提供分布式训练的功能，但可以通过将NLTK与其他分布式训练框架结合使用来实现语言模型的分布式训练。
一种常见的做法是将NLTK与TensorFlow或PyTorch等深度学习框架结合使用。首先，使用NLTK库来加载和处理语料数据，然后将数据转换成深度学习框架所需的格式（如TensorFlow的Dataset对象或PyTorch的DataLoader对象）。接着，利用深度学习框架的分布式训练功能来训练语言模型。
具体步骤如下：
需要注意的是，分布式训练需要较强的计算资源和技术水平，建议在有相关经验或进行相关学习后再进行实践。
