定义一个函数extract_label(texts)：参数texts为标注后的句子，返回分词角色标签列表 定义一个函数extract_word(texts)：参数texts为标注后的句子，返回分词结果列表

好的，这是两个基于之前提到的规则的函数：

def extract_label(texts):
    tags = []
    for i, char in enumerate(texts):
        if char == 'S':
            tags.append('S')
        elif char == 'B':
            if i == len(texts) - 1:
                tags.append('S')
            elif texts[i+1] == 'E':
                tags.append('S')
            else:
                tags.append('B')
        elif char == 'M':
            if i == len(texts) - 1:
                tags.append('E')
            elif texts[i+1] == 'E':
                tags.append('E')
            else:
                tags.append('M')
        elif char == 'E':
            if i == 0:
                tags.append('S')
            elif texts[i-1] == 'B':
                tags.append('S')
            else:
                tags.append('E')
    return tags
    
def extract_word(texts):
    tags = extract_label(texts)
    words = []
    word = ''
    for i, char in enumerate(texts):
        if tags[i] == 'S':
            words.append(char)
        elif tags[i] == 'B':
            word += char
        elif tags[i] == 'M':
            word += char
        elif tags[i] == 'E':
            word += char
            words.append(word)
            word = ''
    return words

这里的 `extract_label()` 函数根据前面提到的规则，将输入的标注后句子转化为标注角色的列表。而 `extract_word()` 函数则在此基础上，将连续的相同标注角色的字符组成一个词，并将所有词组成的列表作为输出。使用这两个函数，对于你提供的例子，可以这样调用：

text = '大/B学/M生/E的/S生/B活/E很/S丰/B富/E。/S'
tags = extract_label(text)
print(tags)
# 输出：['B', 'M', 'E', 'S', 'B', 'E', 'S', 'B', 'M', 'M', 'E', 'S']

words = extract_word(text)
print(words)
# 输出：['大学生', '的', '生活', '很', '丰富', '。']

希望这可以帮到你！