在自然语言处理中，分块的目的是什么？
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分块也称为浅层解析，它基本上是识别语音部分和短短语(如名词短语)。 Part of speech tagging告诉您单词是否为名词，动词，形容词等，但它不提供有关句子结构或句子中短语的任何线索。有时候，拥有更多信息而不仅仅是单词的词性会很有用，但是您并不需要解析时得到的完整的解析树。
何时可能更希望使用分块的示例是Named Entity Recognition。在NER中，您的目标是找到命名实体，这些实体通常是名词短语(尽管并非总是如此)，因此您想知道总统巴拉克·奥巴马在以下句子中:
President Barack Obama criticized insurance companies and banks as he urged supporters to pressure Congress to back his moves to revamp the health-care system and overhaul financial regulations. (source)
但您不必一定在乎他是句子的主题。
分块也已相当普遍地用作其他任务的预处理步骤，例如基于示例的机器翻译，自然语言理解，语音生成等。
关于computer-science - 在自然语言处理中，分块的目的是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1598940/