NLTK库主要用于自然语言处理任务，例如文本分析、文本挖掘等，在模型融合方面可以通过以下步骤使用NLTK库：
数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去停用词等操作。NLTK库提供了丰富的功能和工具，可以帮助你完成这些任务。
特征提取：根据任务的需求，可以使用NLTK库提取文本特征，例如词袋模型、TF-IDF特征等。
模型训练：选择合适的算法模型进行训练，可以使用NLTK库中的分类器和回归器模块，如Naive Bayes、SVM等。
模型融合：可以使用NLTK库中的模型融合方法，如投票法、平均法等，将多个模型的预测结果结合起来，以提高预测性能。
模型评估：最后，使用NLTK库提供的评估工具对模型的性能进行评估，如准确率、召回率、F1值等。
综上所述，使用NLTK库进行模型融合需要结合数据预处理、特征提取、模型训练、模型融合和模型评估等步骤，通过这些步骤可以构建一个完整的模型融合流程。