写一段代码，用于nltk的chunking

以下是一个使用nltk进行chunking的示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import state_union
from nltk.tokenize import PunktSentenceTokenizer

# 获取训练数据和测试数据
train_text = state_union.raw("2005-GWBush.txt")
sample_text = state_union.raw("2006-GWBush.txt")

# 创建一个句子分割器，基于Punkt算法
custom_sent_tokenizer = PunktSentenceTokenizer(train_text)

# 使用句子分割器对文本进行分割
tokenized = custom_sent_tokenizer.tokenize(sample_text)

# 定义chunking函数
def process_content():
    try:
        for i in tokenized:
            words = nltk.word_tokenize(i)
            tagged = nltk.pos_tag(words)

            # 定义chunking语法
            chunkGram = r"""Chunk: {<RB.?>*<VB.?>*<NNP>+<NN>?}"""

            # 构建chunking解析器
            chunkParser = nltk.RegexpParser(chunkGram)
            chunked = chunkParser.parse(tagged)

            # 将chunked结果输出
            print(chunked)
    except Exception as e:
        print(str(e))

# 调用函数
process_content()

这个代码使用了nltk中的state_union语料库作为训练数据和测试数据。它首先使用Punkt算法创建一个句子分割器，然后将文本分割成句子。接着，它定义了一个chunking语法，匹配以一个或多个名词（NNP）结尾的短语。最后，它使用nltk的RegexpParser构建chunking解析器，并将其应用于每个句子。输出结果为chunked树形结构。