哪里是影响下一代通信的好推广地点？

这是一个自然语言处理问题，需要使用一些技术来解决。

首先，需要使用分词技术将句子拆分成单独的词语。例如，使用jieba库可以实现分词：

import jieba

text = "哪里是影响下一代通信的好推广地点？"
words = jieba.lcut(text)
print(words)

输出结果为：

['哪里', '是', '影响', '下一代', '通信', '的', '好', '推广', '地点', '？']

接下来，可以使用命名实体识别技术，将句子中涉及到的地点信息提取出来。例如，使用Stanford NER库可以实现命名实体识别：

import os
from nltk.tag import StanfordNERTagger

java_path = "C:/Program Files/Java/jdk-15.0.2/bin/java.exe"
os.environ['JAVAHOME'] = java_path

stanford_ner_path = 'stanford-ner-2020-11-17'
model_path = stanford_ner_path + '/classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz'
jar_path = stanford_ner_path + '/stanford-ner.jar'

st = StanfordNERTagger(model_path, jar_path, encoding='utf8')

text = "哪里是影响下一代通信的好推广地点？"
words = jieba.lcut(text)
ner_tags = st.tag(words)

location_list = [word for word, tag in ner_tags if tag == "LOCATION"]
print(location_list)

输出结果为：

[]

由于这个句子中没有涉及到具体的地点信息，因此命名实体识别并没有提取出任何地点信息。如果将句子修改为“在上海哪里是影响下一代通信的好推