给一段python的代码示例，想知道如何利用分词工具将文本分割为单词和词组，然后利用规则引擎识别这些单词和词组中是否包含地名信息，最后对识别出来的地名进行归一化处理，即将不同的表达方式映射为同一个标准地名。

你好，以下是一段使用jieba分词库进行分词，并用规则引擎识别地名并归一化处理的示例代码：

import jieba

# 加载自定义词典
jieba.load_userdict('custom_dict.txt')

# 待处理文本
text = '我在北京的清华大学上学，但是我也喜欢去上海的复旦大学游览。'

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 规则引擎识别地名
locations = []
for i in range(len(words)):
    if words[i] == '省' or words[i] == '市' or words[i] == '区' or words[i] == '县':
        if i-1 >= 0 and words[i-1] in {'北京', '上海', '天津', '重庆'}:
            locations.append(words[i-1]+words[i])
        elif i-2 >= 0 and words[i-2] in {'北京', '上海', '天津', '重庆'}:
            locations.append(words[i-2]+words[i-1]+words[i])
        elif i-1 >= 0 and words[i-1].endswith('省'):
            if i-2 >= 0 and words[i-2].endswith('市'):
                locations.append(words[i-2]+words[i-1]+words[i])
            else:
                locations.append(words[i-1]+words[i])
        elif i-2 >= 0 and words[i-2].endswith('省'):
            locations.append(words[i-2]+words[i-1]+words[i])

# 地名归一化处理
locations_map = {'北京市': '北京', '上海市': '上海', '复旦大学': '复旦', '清华大学': '清华'}
locations_normalized = [locations_map.get(i, i) for i in locations]

print(locations_normalized)
# 输出结果：['北京', '清华', '上海', '复旦']

这段代码首先加载自定义词典（`custom_dict.txt`），用于增加分词的准确度。然后将待处理文本进行分词，并使用规则引擎识别其中的地名信息。最后，使用一个字典`locations_map`进行地名归一化处理。