块分析是自然语言处理中的一个重要技术，它用于识别和提取句子中的短语和词组。在这篇文章中，将从理论和实践两个方面探讨块分析技术，并以Python为例进行说明。
块分析是指在自然语言处理中，用于识别给定句子中存在的词性和短语的过程。回想一下在学校学习英语语法时，知道有八种词性：名词、动词、形容词、副词、介词、连词、代词和感叹词。在块分析的定义中，短语是指由这些词性中的任何一个组成的短语。例如，在句子“早餐吃了汉堡和糕点”中，如果想要对名词短语进行分组或块分析，将得到“汉堡”、“糕点”和“午餐”，这些是句子中的名词或名词组。
块分析的用途广泛，它可以帮助从给定的句子中提取所需的短语。然而，词性标注（POS tagging）只能识别句子中每个词的词性。当对特定词或感兴趣的短语周围有大量的描述或修饰时，使用块分析来单独获取所需的短语，忽略周围的其他内容。因此，块分析为提供了一种方法，可以从冗长的描述中提取重要的词汇，这是信息提取的一个步骤。此外，块分析在自然语言处理中的这一过程也扩展到了其他应用，例如将特定类别的水果分组，比如富含蛋白质的水果作为一个组，富含维生素的水果作为另一个组，等等。同样，块分析也可以用来将相似的汽车分组，比如支持自动变速的汽车分为一组，支持手动变速的汽车分为另一组，等等。
块分析主要有两种类型：块分析上升和块分析下降。块分析上升时，不深入挖掘，只对信息有一个大致的了解。它只帮助对给定的数据有一个简单的概念。而块分析下降则与前一种类型不同，它帮助获得详细的信息。因此，如果只是想获得一个概览，可以考虑“块分析上升”，否则请选择“块分析下降”。
假设想要从给定的文本中提取所有的动词以进行分析。在这种情况下，必须考虑动词短语的块分析。这是因为目标是从给定的文本中提取所有的动词短语。块分析是通过正则表达式来完成的。
import nltk
# 下载所需的NLP资源
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 示例文本
sample_text = """
罗摩为了救悉多，杀死了拉瓦那。《罗摩衍那》是最受欢迎的印度史诗。许多电影和电视剧已经在印度用多种语言拍摄，基于《罗摩衍那》。
"""
# 句子分词
tokenized = nltk.sent_tokenize(sample_text)
# 遍历每个句子
for i in tokenized:
words = nltk.word_tokenize(i) # 单词分词
tagged_words = nltk.pos_tag(words) # 词性标注
# 定义块分析的正则表达式
chunkGram = r"""VB: {}"""
chunkParser = nltk.RegexpParser(chunkGram)
# 执行块分析
chunked = chunkParser.parse(tagged_words)
chunked.draw()
正则表达式（RE）被包含在尖括号()中，这些尖括号又被包含在花括号{}中。请注意，根据所需的词性指定RE。VB代表动词词性。VB后面的点表示匹配VB后面的任何字符。点后面的问号表示B后面的任何字符只能出现一次或根本不出现。然而，从之前看到的表格中，这个字符是可选的。在NLTK中以这种方式构建正则表达式，因为动词短语包括以下词性标签：
因此，动词短语可以属于上述任何一个词性。这就是为什么正则表达式被构建为VB.?，它包括了所有这些类别。RegexpParser包用于检查一个词性是否满足之前使用RE提到的所需模式。
最后，得到了一个树形的词性标注和匹配给定正则表达式的词。上述示例文本的输出快照可以在上面的图表中看到。观察到，只有满足动词短语正则表达式的词在输出中被清晰地突出显示。因此，动词短语的块分析已经成功完成。