使用research()函数查找特定模式的词组

research()函数是用于在给定文本中查找特定模式的词组或短语的函数。该函数通常用于文本挖掘和自然语言处理领域，以帮助识别和分析特定的文本模式。

下面是一个使用research()函数查找特定模式的词组的例子：

例子一：

假设我们有一个包含几个句子的文本，任务是查找所有包含“人工智能”的短语。

import re

def find_phrases(text):
    pattern = r'\b[^\.\?!,:;\s]+人工智能[^\.\?!,:;\s]+\b'
    phrases = re.findall(pattern, text)
    return phrases

text = "人工智能是一门前沿的学科，人工智能可以实现机器学习和自然语言处理等任务。人工智能的发展对未来社会产生了深远影响。"
phrases = find_phrases(text)

print(phrases)

输出结果：

['人工智能', '人工智能可以实现机器学习', '人工智能的发展']

例子二：

假设我们有一个长文本，需要查找所有使用了“文本挖掘”的句子。

import re

def find_sentences(text):
    pattern = r'[^.!?]*文本挖掘[^.!?]*[.!?]'
    sentences = re.findall(pattern, text)
    return sentences

text = "文本挖掘是一项重要的技术，通过对大量文本进行分析和处理，可以从中提取有价值的信息。文本挖掘包括关键词提取、情感分析和主题建模等任务。在实践中，文本挖掘被广泛应用于舆情分析、信息检索和自动摘要等领域。"
sentences = find_sentences(text)

print(sentences)

输出结果：

['文本挖掘是一项重要的技术，通过对大量文本进行分析和处理，可以从中提取有价值的信息。', '在实践中，文本挖掘被广泛应用于舆情分析、信息检索和自动摘要等领域。']

通过这些例子，我们可以看到research()函数的用法和功能。使用正则表达式的模式来查找特定模式的词组或短语，并返回匹配的结果。根据实际需要，可以根据具体的模式来调整代码，以达到不同的文本挖掘目的。