def extract_sentence(content): """第一步: 分句+分词+基础数据预处理""" sentences = split_document(content) tmp_all_sentences_words = [_seg_sent(sen) for sen in sentences] all_sentences_words = [words for words in tmp_all_sentences_words if len(words)] all_sentences = [''.join(words) for words in all_sentences_words]

这段代码是一个函数，接受一个参数 content，代表要处理的文本内容。函数的作用是将文本内容分成句子，并对每个句子进行分词和基础数据预处理。

具体来说，函数首先调用一个名为 split_document 的函数，将文本内容分成若干个句子。然后对于每个句子，调用名为 _seg_sent 的函数，将其分词并去除一些无用的词语。最后将所有句子的分词结果保存在 all_sentences_words 列表中，并将每个句子的分词结果拼接起来，保存在 all_sentences 列表中。

需要注意的是，这里的分词和基础数据预处理是通过调用外部函数实现的，代码中并没有给出这些函数的具体实现。