windows脚本的% RBR TEST %

在Windows脚本中，%RBR_TEST%是一个环境变量的引用。环境变量是一种存储系统信息的方式，可以在脚本中使用这些变量来获取或设置相关的值。

%RBR_TEST%是一个自定义的环境变量，它的具体含义和值取决于你的系统配置或脚本中的设置。通常情况下，这个变量可能是用来存储某个测试相关的路径或参数。

如果你想了解更多关于环境变量的信息，可以参考Windows的官方文档或者使用命令行工具如`set`来查看当前系统中定义的环境变量。

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可以使用自然语言处理库NLTK（Natural Language Toolkit）来实现英文分词，并且可以通过词性标注（Part-of-speech tagging）来识别实义单词和短语。具体步骤如下：

1. 安装NLTK库：在命令行中输入 `pip install nltk`

2. 导入必要的库和数据集：

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

3. 输入待分词的文本，并进行分词：

text = "This is a sample sentence for tokenization."
tokens = nltk.word_tokenize(text)

4. 对分词后的单词进行词性标注：

tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens)

5. 根据词性标注结果，选择实义单词和短语：

phrases = []
for i in range(1, len(tagged_tokens)):
    if tagged_tokens[i-1][1] in ['JJ', 'JJR', 'JJS'] and tagged_tokens[i][1] in ['NN', 'NNS']:
        phrases.append(tagged_tokens[i-1][0] + ' ' + tagged_tokens[i][0])
    elif tagged_tokens[i-1][1] in ['RB', 'RBR', 'RBS'] and tagged_tokens[i][1] in ['JJ', 'JJR', 'JJS']:
        phrases.append(tagged_tokens[i-1][0] + ' ' + tagged_tokens[i][0])
    elif tagged_tokens[i-1][1] in ['IN', 'TO'] and tagged_tokens[i][1] in ['NN', 'NNS']:
        phrases.append(tagged_tokens[i-1][0] + ' ' + tagged_tokens[i][0])
    elif tagged_tokens[i-1][1] in ['NN', 'NNS'] and tagged_tokens[i][1] in ['VB', 'VBD', 'VBG', 'VBN', 'VBP', 'VBZ']:
        phrases.append(tagged_tokens[i-1][0] + ' ' + tagged_tokens[i][0])
    elif tagged_tokens[i-1][1] in ['DT', 'PDT'] and tagged_tokens[i][1] in ['NN', 'NNS']:
        phrases.append(tagged_tokens[i-1][0] + ' ' + tagged_tokens[i][0])
    elif tagged_tokens[i-1][1] in ['CD'] and tagged_tokens[i][1] in ['NN', 'NNS']:
        phrases.append(tagged_tokens[i-1][0] + ' ' + tagged_tokens[i][0])
    elif tagged_tokens[i-1][1] in ['NN', 'NNS'] and tagged_tokens[i][1] in ['CC'] and tagged_tokens[i+1][1] in ['NN', 'NNS']:
        phrases.append(tagged_tokens[i-1][0] + ' ' + tagged_tokens[i][0] + ' ' + tagged_tokens[i+1][0])

以上代码会识别名词短语、形容词短语、副词形容词短语、介词名词短语、限定词名词短语、数词名词短语和名词并列短语。最终得到的 `phrases` 列表中就是所有实义单词和短语。