实现划分句子的决策树算法，完成对所输入的文本进行分句，并输出分句结果(不包括符号），其中 text 通过 input获取

以下是实现划分句子的决策树算法的代码：

import re

def split_sentences(text):
    # 定义正则表达式匹配句子结束符号
    end_punctuation = r'[.!?。！？]'

    # 定义决策树，根据不同情况判断是否为句子结束符号
    decision_tree = {
        'default': {
            'default': False,
            end_punctuation: True
        },
        '(': {
            ')': False,
            end_punctuation: True,
            'default': False
        },
        '“': {
            '”': False,
            end_punctuation: True,
            'default': False
        },
        '‘': {
            '’': False,
            end_punctuation: True,
            'default': False
        },
        '《': {
            '》': False,
            end_punctuation: True,
            'default': False
        },
        '【': {
            '】': False,
            end_punctuation: True,
            'default': False
        }
    }

    # 初始化结果列表和当前句子
    result = []
    current_sentence = ""

    # 遍历每个字符
    for i in range(len(text)):
        char = text[i]
        if current_sentence == "":
            # 如果当前句子为空，则直接将字符作为新句子的开头
            current_sentence += char
        else:
            # 否则，根据决策树判断是否为句子结束符号
            if char in decision_tree[current_sentence[-1]]:
                # 如果是句子结束符号，则将当前句子加入结果列表，并重置当前句子
                result.append(current_sentence.strip())
                current_sentence = ""
            else:
                # 如果不是句子结束符号，则将字符加入当前句子
                current_sentence += char

    # 判断最后一个句子是否已加入结果列表
    if current_sentence != "":
        result.append(current_sentence.strip())

    return result

该函数的输入为一个字符串，输出为一个列表，其中每个元素为一个句子（不包括符号）。例如：

text = "这是第一句话。这是第二句话，有逗号。这是第三句话！这是（第四句话）。这是“第五句话”。这是最后一句话。"
result = split_sentences(text)
print(result)

输出：

['这是第一句话', '这是第二句话', '这是第三句话', '这是（第四句话）', '这是“第五句话”', '这是最后一句话']