from pyhanlp import HanLP text =input() # 任务：完成对 text 文本的人名识别并输出结果 # ********** Begin *********# # ********** End **********#

在Python中，你可以使用HanLP库来进行中文文本的人名识别。`from pyhanlp import HanLP` 这行导入了汉诺塔自然语言处理工具包。要完成人名识别，你可以按照以下步骤：

from pyhanlp import *

def recognize_names(text):
    # 初始化HanLP分词器
    segmenter = HanLP('wsj')
    
    # 对输入文本进行分词
    words = segmenter.segment(text)
    
    # 使用HanLP提供的命名实体识别功能，定位出人名
    names = [word for word, flag in words if 'nr' in flag]  # 'nr'表示命名实体，通常包含人名
    result = "人名识别结果："
    for name in names:
        result += f"{name}，"

    return result

text = input("请输入需要识别人名的文本：")
print(recognize_names(text))

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from pyhanlp import HanLP text=input() # 任务：使用pyhanlp对text进行关键词提取并输出前两个关键词 # ********** Begin *********# # ********** End **********#

from pyhanlp import HanLP

text = input()

# 任务：使用pyhanlp对text进行关键词提取并输出前两个关键词
keywords = HanLP.extractKeyword(text, 2)
for keyword in keywords:
    print(keyword)

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 *********# # ********** End **********#

以下是使用pyhanlp模块对text文本进行句法分析并逐行输出结果的代码：

from pyhanlp import HanLP

text = input()

for sentence in HanLP.parseDependency(text).iterator():
    for word in sentence.iterator():
        print("%s --(%s)--> %s" % (word.LEMMA, word.DEPREL, word.HEAD.LEMMA))

解释：

首先，使用`HanLP.parseDependency(text)`对输入的文本进行句法分析，返回一个`CoNLLSentence`对象。然后，使用`iterator()`方法遍历该对象中的每一个句子，再使用`iterator()`方法遍历每一个词语，获取词语的原型（LEMMA）、依存关系（DEPREL）和父节点的原型（HEAD.LEMMA），最后按照“%s --(%s)--> %s”的格式输出结果即可。

注意：需要安装pyhanlp模块，可以使用pip命令进行安装。