from pyhanlp import HanLP text=input() # 任务：使用pyhanlp对text进行关键词提取并输出前两个关键词 # ********** Begin *********# # ********** End **********#

from pyhanlp import HanLP

text = input()

# 任务：使用pyhanlp对text进行关键词提取并输出前两个关键词
keywords = HanLP.extractKeyword(text, 2)
for keyword in keywords:
    print(keyword)

相关问题

from pyhanlp import hanlp text =input() # 任务:完成对 text 文本的地名识别并

这行代码的作用是从HanLP库中导入hanlp模块，然后使用input()函数获取用户输入的文本数据，并将其赋值给变量text。这样就可以在接下来的代码中使用该变量来处理文本数据。HanLP是一款自然语言处理工具包，提供了很多方便的方法和函数来进行中文文本的处理和分析。通过导入和使用这个库，可以实现对中文文本的分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种功能。

from pyhanlp import HanLP text =input() # 任务：完成对 text 文本的人名识别并输出结果 # ********** Begin *********# # ********** End **********#

在Python中，你可以使用HanLP库来进行中文文本的人名识别。`from pyhanlp import HanLP` 这行导入了汉诺塔自然语言处理工具包。要完成人名识别，你可以按照以下步骤：

from pyhanlp import *

def recognize_names(text):
    # 初始化HanLP分词器
    segmenter = HanLP('wsj')
    
    # 对输入文本进行分词
    words = segmenter.segment(text)
    
    # 使用HanLP提供的命名实体识别功能，定位出人名
    names = [word for word, flag in words if 'nr' in flag]  # 'nr'表示命名实体，通常包含人名
    result = "人名识别结果："
    for name in names:
        result += f"{name}，"

    return result

text = input("请输入需要识别人名的文本：")
print(recognize_names(text))