Чтобы создать именованные фрагменты сущностей с помощью NLTK (Natural Language Toolkit) на английском языке, вы можете использовать следующие методы:

1. Чанкер именованных объектов NLTK: NLTK предоставляет встроенный блокировщик именованных объектов, который использует предварительно обученный классификатор для идентификации именованных объектов в тексте. Вы можете использовать функцию ne_chunkдля разделения именованных объектов. Вот пример:

import nltk
from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk
text = "Barack Obama was born in Hawaii."
tokens = word_tokenize(text)
tagged = pos_tag(tokens)
entities = ne_chunk(tagged)
for entity in entities:
    if hasattr(entity, 'label'):
        print(entity.label(), ' '.join(c[0] for c in entity.leaves()))

2. Разбиение на блоки на основе пользовательских правил. Вы можете определить свой собственный набор правил для идентификации именованных объектов с помощью разделения на части по регулярным выражениям NLTK. Этот метод позволяет определять шаблоны на основе тегов POS и шаблонов, специфичных для фрагментов текста. Вот пример:

import nltk
from nltk import RegexpParser, word_tokenize, pos_tag
text = "Barack Obama was born in Hawaii."
tokens = word_tokenize(text)
tagged = pos_tag(tokens)
grammar = r"""
    NP: {<NNP>+}
    """
chunk_parser = RegexpParser(grammar)
chunks = chunk_parser.parse(tagged)
for chunk in chunks:
    if isinstance(chunk, nltk.tree.Tree) and chunk.label() == 'NP':
        print(' '.join(c[0] for c in chunk.leaves()))

Это два распространенных метода создания именованных фрагментов объектов с помощью NLTK. Вы можете изучить дальше и настроить правила и шаблоны в соответствии со своими потребностями.