楼主要不要考虑下我们公司？小创业公司，不加班，非外包，目前主要做微信小程序。

需求： https://www.lagou.com/jobs/8105819.html

···
from itertools import groupby

{k: list(v) for k,v in groupby(data['child'], key=lambda x: x["f_pyfirstletter"])}
```

这个在自然语言处理里比较类似于 Constituency Parsing 问题，将一个句子分成多个子组成部分，每个子组成部分又可以进一步细分。

但是题主你的需求定义是不明确的，“有意义的词组”这个概念太宽泛了。比方说 A match / is / a tool / for starting / a fire. 我就觉得 A match / is / a tool / for / starting a fire. 更合理。

我觉得可以先做 Constituency Parsing，然后定义一些规则，用于处理解析结果。

例如 Typically, modern matches are made of small wooden sticks or stiff paper. 使用 AllenNLP （ https://demo.allennlp.org/constituency-parsing/MjYyNTUwNQ==） 这个工具做 Constituency Parsing，就可以发现其实已经分好了，只是题主还需要定义规则，决定 Constituency Parsing 的结果细分到哪一层

@akin 不好意思，需要到公司上班哦