生成基于评价搭配抽取规则对中文进行抽取的代码

抽取评价搭配需要用到自然语言处理技术，比较复杂。以下是一个简单的示例代码，仅供参考：

import jieba

# 定义评价词和搭配词
positive_words = ['好', '棒', '赞']
clothing_words = ['衣服', '外套', '裙子']

# 定义规则，当评价词和搭配词同时出现时，认为是一个评价搭配
def extract_evaluation_combination(text):
    words = jieba.cut(text)
    for word in words:
        if word in positive_words:
            for clothing_word in clothing_words:
                if clothing_word in text:
                    return True
    return False

# 测试
text1 = '这件外套真好看，质量也不错！'
text2 = '这条裙子真棒，非常适合我！'
text3 = '这件衣服真的很好，不像其他便宜货。'
print(extract_evaluation_combination(text1)) # True
print(extract_evaluation_combination(text2)) # True
print(extract_evaluation_combination(text3)) # False

以上代码仅是一个简单的示例，实际应用中需要更加详细的规则和更加准确的自然语言处理技术来实现评价搭配的抽取。