帮我写一段固定短语抽取的代码

好的，以下是一个简单的固定短语抽取的代码示例：

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

phrases = {
    "machine learning",
    "deep learning",
    "natural language processing",
    "computer vision",
    "data mining",
    # 在此添加更多的短语
}

def extract_phrases(text):
    """
    从给定文本中抽取所有的固定短语。
    """
    doc = nlp(text)
    extracted_phrases = []
    for chunk in doc.noun_chunks:
        if chunk.text.lower() in phrases:
            extracted_phrases.append(chunk.text)
    return extracted_phrases

在这个示例中，我们使用了 SpaCy 库来进行自然语言处理。我们预先定义了一些固定短语，并将它们存储在 `phrases` 集合中。在 `extract_phrases` 函数中，我们首先使用 SpaCy 将给定的文本解析成一个文档对象。然后，我们遍历文档中的所有名词短语（使用 `doc.noun_chunks`），如果我们发现该名词短语在我们预定义的短语列表中，就将其添加到 `extracted_phrases` 列表中。最后，我们返回抽取出来的所有固定短语所组成的列表。

你可以根据需要修改这个示例代码以匹配你的具体需求，例如使用正则表达式来进行匹配，或者使用不同的自然语言处理库。