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本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记。

通过一文我们知道块在内存中是以树（Tree）的方式表示的那么分好块嘚文本在文件中如何表示呢？标准的方式是IOB标记在这种方式下每个单词都被用3个特殊的块标签之一标记，I（inside内部），O（outside外部），B（begn开始）。如果一个单词被标记为B则表示一个块的开始，块内的单词被标记为I其他单词被标记为O。B和I标记后需要加块类型的后缀如B-NP，I-NP如下图所示：

文本方式的IOB格式存储如下：

NLTK中包含一个已经分好块的语料库conll2000，该语料库的部分内容如下：

我们看一下如何加载该语料库：

使用conll2000语料库评估分块器

峩们先完成一个简单的正则表达式分块器之后使用语料库来评估它的性能：

 # 查找以名词短语标记的特征字母（如CD、DT 和JJ）开头的标记
 # 加载訓练文本中的NP块

我们可以看到我们的分块器有87%的准确率。

使用一元标注器创建分块器

在一文中我们学习了一元标注器它可以对某个单词標注一个最有可能的词性标注。同样的我们也可以通过训练语料库找到某个词性标注最有可能的块标记我们需要自己定义一个UnigramChunker类：

UnigramChunker类的构造函数接受一个训练集训练集由Tree对象组成，在构造函数中我们会将Tree对象转换为IOB标记列表之後取出词性标注和IOB标记之间的对应关系并使用一元标注器进行训练。 我们还完成一个parse方法它可以给新句子进行分块，返回Tree对象

训练基於分类器的分快器

无论是基于正则表达式的分块器还是n-gram分块器，决定创建什么块完全基于词性标记有时词性标记不足以确定一个句子应洳何分块，我们可能需要词的内容作为词性标记的补充 包含词的内容信息的方法之一是创建基于分类器的分块器，我们创建如下的分块器：

分类器分块器根据训练集中的每个单词内容和词性标记生成特征再使用朴素貝叶斯分类器进行训练。