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它是自然語言處理中的重要過程之一。 分塊的主要工作是識別詞類和短語，如名詞短語。 我們已經(jīng)研究了令牌化的過程，即令牌的創(chuàng)建。 分塊基本上就是這些令牌的標簽。 換句話說，組塊會告訴我們句子的結構。
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在下面的章節(jié)中，我們將學習不同類型的分塊。
組塊的類型
有兩種類型的組塊。 類型如下 -
- 上分塊 在這個組塊過程中，對象，事物等向更普遍的方向發(fā)展，語言變得更加抽象。 有更多的協(xié)議機會。 在這個過程中縮小。 例如，如果將“汽車是為了什么目的”這個問題大肆渲染？我們可能會得到答案是:“運輸”。
- 下分塊 在這個組塊過程中，對象，事物等朝著更具體的方向發(fā)展，語言更加滲透。 更深層次的結構將進行仔細檢查。 在這個過程中會放大。例如，如果將“專門講述一輛汽車”這個問題歸納起來？ 會得到關于汽車的更小的信息。
示例
在這個例子中，我們將通過使用 Python 中的 NLTK 模塊來進行 Noun-Phrase chunking，這是一種 chunking 類別，它可以在句子中找到名詞短語塊，
在 python 中執(zhí)行這些步驟來實現(xiàn)名詞短語分塊 -
第1步 - 在這一步中，需要定義分塊的語法。 它將包含需要遵循的規(guī)則。 第2步 - 在這一步中，需要創(chuàng)建一個塊解析器。 它會解析語法并給出結果。 第3步 - 在最后一步中，輸出以樹格式生成。
按照以下步驟導入必要的 NLTK 包 -
import nltk現(xiàn)在，我們需要定義這個句子。 這里，DT 表示行列式，VBP 表示動詞，JJ 表示形容詞，IN 表示介詞，NN 表示名詞。
sentence=[("a","DT"),("clever","JJ"),("fox","NN"),("was","VBP"),
("jumping","VBP"),("over","IN"),("the","DT"),("wall","NN")]現(xiàn)在，我們需要給出語法。 在這里以正則表達式的形式給出語法。
grammar = "NP:{?*}" 我們需要定義一個解析器來解析語法。
parser_chunking = nltk.RegexpParser(grammar)解析器解析該句子如下 -
parser_chunking.parse(sentence) 接下來，需要獲得輸出。 輸出在名為 output_chunk 的變量中生成。
Output_chunk = parser_chunking.parse(sentence)執(zhí)行以下代碼后，以樹的形式繪制輸出結果。
output.draw()執(zhí)行上面代碼，得到以下結果 -
網(wǎng)頁標題：創(chuàng)新互聯(lián)AI教程：AI人工智能塊化:將數(shù)據(jù)分割成塊
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