# input输入 韭菜 鸡蛋 土豆 马铃薯 豆腐
结果 …
# 机器人的回答是关键词预设，遇到没有预设的前提就！
def generate_food_associations(keywords):
associations = []
for keyword in keywords:
if keyword == '韭菜':
associations.extend(['韭菜盒子', '韭菜炒鸡蛋', '韭菜水饺', '韭菜炒豆芽', '韭菜烙'])
elif keyword == '鸡蛋':
associations.extend(['蛋炒饭', '水煮蛋', '蛋包饭', '鸡蛋羹', '蛋黄酥'])
elif keyword == '土豆' or keyword == '马铃薯':
associations.extend(['土豆泥', '炖土豆牛肉', '炸土豆片', '土豆烧鸡', '土豆沙拉'])
elif keyword == '豆腐':
associations.extend(['香辣豆腐', '豆腐汤', '麻婆豆腐', '蒸豆腐', '豆腐皮'])
return associations
user_input = input("请输入关键词，用空格分隔：")
keywords = user_input.split()
associations = generate_food_associations(keywords)
print("关键词联想：")
for association in associations:
print(association)
要实现连续保证成百上千的输入并自动打印与关键词相关的关键词，你可以使用一个循环来接收用户的输入，并在每次输入后进行处理和打印。以下是一个示例代码：
while True:
keyword = input("请输入关键词（输入'退出'结束程序）：")
if keyword == "退出":
break
# 在这里编写处理关键词的逻辑，例如从数据库或文件中获取相关关键词
# 假设你有一个函数 get_related_keywords() 来获取与关键词相关的关键词列表
related_keywords = get_related_keywords(keyword)
print("与关键词相关的关键词：")
for related_keyword in related_keywords:
print(related_keyword)
在上述代码中，使用了一个无限循环 while True 来持续接收用户的输入。用户可以输入关键词，并通过输入"退出"来结束程序。
你需要根据你的具体需求，在注释部分编写处理关键词的逻辑。例如，你可以使用数据库或文件来存储关键词及其相关关键词的信息，并在 get_related_keywords() 函数中查询并返回相关关键词列表。
对于这个问题，可以使用自然语言处理(NLP)技术来实现。下面是实现这个需求的步骤：
数据预处理：首先，需要对输入的关键词进行数据预处理。可以使用Python等编程语言对输入的关键词进行清洗，去除标点符号、空格和换行符等。可以参考段落6中的代码示例进行数据预处理。
训练模型：接下来，需要使用训练数据来训练一个NLP模型，以便能够识别与关键词相关的关键词。可以使用条件随机场(CRF)等机器学习模型来训练。可以参考段落2中的命令行下训练CRF模型的代码示例进行模型训练。
模型应用：训练完成后，就可以将新的关键词输入到NLP模型中，以获得与该关键词相关的关键词。可以使用模型进行文本分类或命名实体识别，以找到和输入关键词相关的关键词。可以参考段落1中的模型应用进行适当的调整。
持续处理输入：为了实现持续地处理成百上千个关键词的输入，可以将步骤3中的模型封装为一个可重复使用的函数或API，以便能够接收和处理多个关键词的输入。根据具体需求，可以选择合适的方式，比如使用Web服务、消息队列等来接收输入并实时处理。
总结：以上是一个基本的实现思路。需要根据具体的需求和技术栈选择适合的工具和技术来实现。如果有具体的代码需求或其他问题，请提供更多详细信息，以便能够给出更具体的解决方案。