「英文词组」分词问题

之前已经有一个提问了： t/340752#reply13

关于这个问题搜索了挺久还不是很明白，于是开了这个帖子。

我想做英文词组分词（可能不这么叫），比如 I love New York，我希望分词出来的是 I / love / New York，而不是：I / love / New / York 。New York 分开原本的意思就变了。

中文分词有非常多的工具，比如结巴（ https://github.com/fxsjy/jieba ），但是找英文词组分词工具就非常难（我甚至不知道用什么单词去搜索，比如是 Tokenizer 、Chunking 、还是 text segmentation ），请问英文有没有比较方便可以直接分词的工具。

比如斯坦福的 stanza （ https://github.com/stanfordnlp/stanza ） 可以用于分词。中文分词结果没问题，但是英文只是按照空格做分词。

text = """英国首相约翰逊 6 日晚因病情恶化。""" zh_nlp = stanza.Pipeline('zh') doc = zh_nlp(text) for sent in doc.sentences: print("Sentence：" + sent.text) # 断句 print("Tokenize：" + ' '.join(token.text for token in sent.tokens)) # 中文分词 

它的输出结果是分词后的结果，这没问题：

Tokenize：英国 首相 约翰逊 6 日 晚因 病情 恶化 ， 被 转入 重症 监护 室 治疗 。 

但是英文分词：

import stanza nlp = stanza.Pipeline(lang='en', processors='tokenize', tokenize_no_ssplit=True) doc = nlp('This is a sentence.\n\nThis is a second. This is a third.') for i, sentence in enumerate(doc.sentences): print(f'====== Sentence {i+1} tokens =======') print(*[f'id: {token.id}\ttext: {token.text}' for token in sentence.tokens], sep='\n') 

输出结果为：

====== Sentence 1 tokens ======= id: (1,) text: This id: (2,) text: is id: (3,) text: a id: (4,) text: sentence id: (5,) text: . ====== Sentence 2 tokens ======= id: (1,) text: This id: (2,) text: is id: (3,) text: a id: (4,) text: second id: (5,) text: . id: (6,) text: This id: (7,) text: is id: (8,) text: a id: (9,) text: third id: (10,) text: .