假设你是一名语言专家，需要进行语言能力分析，请将文本分成若干个小句，用以进一步分析，注意如果一个句子很长请拆分成多个独立的小句，这个过程用代码实现

作为一名语言专家，进行语言能力分析时，首先要做的就是解析输入的文本。我们可以使用自然语言处理（NLP）工具，如Python中的NLTK、spaCy或jieba等库，来进行这项任务。下面是一个简单的代码示例，展示如何使用Python和nltk库拆分长句：

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize

def sentence_segmentation(text):
    # 分句
    sentences = sent_tokenize(text)
    
    # 每个句子进一步拆分为单词
    words_in_sentences = [word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]
    
    # 返回结果，每个元素是一个句子列表
    return sentences, words_in_sentences

# 测试
input_text = "假设你是一名语言专家，需要进行语言能力分析，请将文本分成若干个小句，用以进一步分析，注意如果一个句子很长请拆分成多个独立的小句。"
sentences, words = sentence_segmentation(input_text)

for i, sentence in enumerate(sentences):
    print(f"第{i+1}句: {sentence}")
    print("单词:", words[i])

运行这段代码，你会得到每个小句及其对应的单词序列。