from pyhanlp import HanLP text = input() 任务：使用pyhanlp模块，对text文本进行句法分析并逐行输出结果，以%s --(%s)--> %s格式输出 ********** Begin *********# def dependency_parse(text): sentences = HanLP.parseDependency(text) for sentence in sentences: for word in sentence.iterator()

在您的代码中，似乎缺失了一个回车符号，导致代码无法运行。在此基础上，我帮您完成代码：

from pyhanlp import HanLP 

text = input() 

# 任务：使用pyhanlp模块，对text文本进行句法分析并逐行输出结果，以%s --(%s)--> %s格式输出 
# ********** Begin *********#    
def dependency_parse(text):
    sentences = HanLP.parseDependency(text)
    for sentence in sentences:
        for word in sentence.iterator():
            print("%s --(%s)--> %s" % (word.LEMMA, word.DEPREL, word.HEAD.LEMMA))
    return
dependency_parse(text)
# ********** End **********#

运行后，输入一段文本即可看到对应的句法分析结果。

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from pyhanlp import HanLP text=input() # 任务：使用pyhanlp模块，对text文本进行句法分析并逐行输出结果，以%s --(%s)--> %s格式输出

下面是代码实现：

from pyhanlp import HanLP

text = input()

# 对文本进行句法分析
doc = HanLP.parseDependency(text)

# 逐行输出结果
for word in doc.iterator():
    print('%s --(%s)--> %s' % (word.LEMMA, word.DEPREL, word.HEAD.LEMMA))

在这个代码中，我们首先使用 `input()` 函数获取用户输入的文本，然后使用 `HanLP.parseDependency(text)` 函数对文本进行句法分析，生成依存句法树。接下来，我们使用 `doc.iterator()` 函数逐行遍历依存句法树中的每一个节点，然后使用 `word.LEMMA`、`word.DEPREL` 和 `word.HEAD.LEMMA` 属性分别获取当前节点的词语、依存关系和父节点的词语，并使用 `%s --(%s)--> %s` 格式化字符串输出结果。

注意，这个代码需要依赖于 `pyhanlp` 模块，因此需要在运行前先安装该模块。

from pyhanlp import hanlp text =input() # 任务:完成对 text 文本的地名识别并

这行代码的作用是从HanLP库中导入hanlp模块，然后使用input()函数获取用户输入的文本数据，并将其赋值给变量text。这样就可以在接下来的代码中使用该变量来处理文本数据。HanLP是一款自然语言处理工具包，提供了很多方便的方法和函数来进行中文文本的处理和分析。通过导入和使用这个库，可以实现对中文文本的分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种功能。