在python中有没有一个算法什么的可以判断一篇文章中哪些词是地点的？

1。能从一篇文章中判断所有的词组是否为名词，然后把这个地点提取出来

有很多自然语言处理（NLP）算法可以用于提取文本中的地名信息。这些算法通常使用词性标注（part-of-speech tagging）和命名实体识别（named entity recognition）等技术来识别文本中的实体并将它们分类到特定的类别（如地名、人名、组织机构等）。

在Python中，有很多NLP库可以使用，例如：

NLTK：是Python中最流行的NLP库之一，它包含了很多用于文本处理的工具和数据集，可以用于实现词性标注和命名实体识别等功能。
spaCy：是另一个广泛使用的NLP库，它的速度比NLTK更快，并且包含了很多用于实现NLP任务的预训练模型。
Stanford CoreNLP：是一个Java库，但也可以使用Python接口进行调用。它包含了很多NLP工具和模型，可以用于实现词性标注、命名实体识别、句法分析等任务。

你可以尝试使用这些库中的词性标注和命名实体识别工具来识别文本中的地名。具体实现步骤可能因库而异，但一般来说，你需要先对文本进行分词和词性标注，然后使用命名实体识别算法来识别文本中的实体，并从中筛选出地名实体。