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。

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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。