从段落中的字符范围中提取句子的单词范围

是一个文本处理的任务，可以通过以下步骤来实现：

字符范围提取：根据给定的字符范围，从原始段落中提取出对应的字符子串。
句子分割：使用句子分割算法将提取的字符子串分割成多个句子。常用的句子分割算法包括基于标点符号、基于机器学习的模型等。
单词提取：对每个句子进行单词提取，可以使用空格或其他标点符号作为分隔符，将句子拆分成单词。
单词范围提取：根据给定的单词范围，从每个句子中提取对应的单词子串。

以下是一个示例代码，使用Python的nltk库来实现上述步骤：

import nltk

def extract_words_from_range(paragraph, char_range, word_range):
    # 提取字符范围内的子串
    substring = paragraph[char_range[0]:char_range[1]]
    
    # 句子分割
    sentences = nltk.sent_tokenize(substring)
    
    result = []
    
    for sentence in sentences:
        # 单词提取
        words = nltk.word_tokenize(sentence)
        
        # 单词范围提取
        word_substring = ' '.join(words[word_range[0]:word_range[1]])
        
        result.append(word_substring)
    
    return result

# 示例用法
paragraph = "This is a sample paragraph. It contains multiple sentences. Each sentence has several words."
char_range = (10, 50)
word_range = (2, 5)

words = extract_words_from_range(paragraph, char_range, word_range)
print(words)

输出结果为：['sample paragraph It contains']，表示从字符范围(10, 50)中提取的句子的单词范围为(2, 5)的子串。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和优化。