有啥能像jieba一样把一段英文句子拆成几组相关的词组吗？

比如说 this is a good test，我要提出来 “this” “is ” “a ” “good test”。在处理一个文本要进行对高频词进行提取时，会出现有大量单一个存在没有什么参考价值的名词，这时候往往就要带上前面的形容词。但是nltk库貌似只能实现把句子拆成每一个单词，有无想jieba那样的英文词语识别组合的工具可以解决这个问题？如果没有，那如何实现我想要的效果。谢谢佬们了

有类似于jieba的英文分词工具，例如NLTK、spaCy、TextBlob等。这些工具可以将英文文本分成单词、短语和命名实体等单位。

在NLTK中，您可以使用分块（chunking）技术将邻近的词组合成短语。下面是一个简单的示例代码：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.chunk import RegexpParser

# 定义正则表达式来匹配名词短语
grammar = r"""
  NP: {<DT|PP\$>?<JJ>*<NN>}   # 匹配形容词+名词
      {<NNP>+}                # 匹配连续的专有名词
      {<PRP>}                 # 匹配人称代词
"""

# 创建分块器
chunk_parser = RegexpParser(grammar)

# 分词
text = "This is a good test. I like it."
tokens = word_tokenize(text)

# 标记词性
tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens)

# 进行分块
tree = chunk_parser.parse(tagged_tokens)

# 提取名词短语
noun_phrases = []
for subtree in tree.subtrees(filter=lambda t: t.label() == 'NP'):
    noun_phrases.append(' '.join(word for word, tag in subtree.leaves()))

print(noun_phrases)  # ['a good test', 'it']

在上面的代码中，我们首先使用NLTK的word_tokenize函数将文本分成单词，然后使用nltk.pos_tag函数标记每个单词的词性。接下来，我们定义了一个简单的正则表达式来匹配名词短语，并将其传递给RegexpParser对象创建一个分块器。最后，我们使用分块器将文本分块，并提取所有的名词短语。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的分块规则可以根据您的需求进行修改和优化。