Python是一種非常強大的編程語言，它可以用于許多不同的用途。其中之一是提取詞義，這對于許多自然語言處理任務非常重要。在這里，我們將看到如何使用Python提取詞義。

# 導入必要的庫
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import wordnet
# 提取文本
text = "Python是一種非常流行的編程語言，具有廣泛的應用領域。"
# 將文本分詞
tokens = word_tokenize(text)
# 將每個單詞與其詞性標記匹配
tagged = nltk.pos_tag(tokens)
# 遍歷每個標記單詞，并提取詞義
for word, tag in tagged:
synsets = wordnet.synsets(word)
if synsets:
print(word, synsets[0].definition())

代碼中，我們首先導入必要的庫，包括nltk，這是一個強大的自然語言處理庫。接下來，我們提取文本，并使用word_tokenize函數將其分詞。然后，我們使用nltk.pos_tag函數為每個單詞添加詞性標記。

最后，我們遍歷標記單詞列表，并使用wordnet函數提取每個單詞的詞義。如果該單詞有詞義，則將其打印輸出。這是一種非常簡單的提取詞義的方法，可以用于各種自然語言處理任務。