分块是自然语言处理中用于将文本分割成称为块（chunks）的较小部分的过程。它用于识别和提取有意义的短语和结构，如名词短语或动词短语，通过将单词组合在一起。分块有助于分析句子结构，提取相关信息，并理解文本中单词之间的关系。NLTK 库提供了用于分块的工具和算法。

分块的类型如下：

向上分块（Chunking up）

在这种分块过程中，对象、事物等趋向于变得更加一般化，语言变得更加抽象。达成共识的机会更多。在这个过程中，我们放大视角（zoom out）。例如，如果我们对"汽车的用途是什么？"这个问题进行向上分块，我们可能会得到答案"运输"。

向下分块（Chunking down）

在这种分块过程中，对象、事物等趋向于变得更加具体，语言变得更加深入。在向下分块中，会检查更深层的结构。在这个过程中，我们缩小视角（zoom in）。例如，如果我们对"具体谈谈一辆汽车？"这个问题进行向下分块，我们将获得关于这辆汽车的更小信息片段。

示例

在这个示例中，我们将使用 Python 中的 NLTK 模块进行名词短语分块（Noun-Phrase chunking），这是一种分块类别，用于在句子中查找名词短语块。

在 Python 中实现名词短语分块，请遵循以下步骤：

步骤 1 – 在此步骤中，我们需要定义分块的语法。它将包含我们需要遵循的规则。

步骤 2 – 在此步骤中，我们需要创建一个分块解析器。它将解析语法并给出输出。

步骤 3 – 在最后一步中，输出以树形格式生成。

首先导入必要的 NLTK 包：

import nltk

现在，我们需要定义句子。这里，DT 表示限定词（Determiner），VBP 表示动词（Verb），JJ 表示形容词（Adjective），IN 表示介词（Preposition），NN 表示名词（Noun）。

sentence=[("a","DT"),("clever","JJ"),("fox","NN"),("was","VBP"),
          ("jumping","VBP"),("over","IN"),("the","DT"),("wall","NN")]

现在，我们需要给出语法。这里，我们将以正则表达式的形式给出语法。

grammar = "NP:{<DT>?<JJ>*<NN>}"

我们需要定义一个解析器来解析语法。

parser_chunking = nltk.RegexpParser(grammar)

解析器按如下方式解析句子：

parser_chunking.parse(sentence)

接下来，我们需要获取输出。输出生成在名为 output_chunk 的简单变量中。

Output_chunk = parser_chunking.parse(sentence)

执行以下代码后，我们可以以树形形式绘制我们的输出：

output.draw()