上一篇中我们利用词性进行了关键词提取。但是日期是无法过滤的，因为时间表达上形式不一。
错误观念：一旦遇到需要匹配文章或者段落中部分实体的时候，一般第一会想到的就是正则，但是由于表达形式不同文本表达形式的不同，往往正则很无能为力或者准确率不高。只有针对非常整齐单一的文本（时间是写的相同格式18-2-10、18/3/4等）才适合用正则，例如我们在做爬虫时，面对网页中标签的里的内容时。
在实际应用中可能需要过滤掉日期、人名、地名等，这一篇中使用的思路就是先识别、再过滤-采用stanfordnlp命名实体识别。
树结果：
树遍历合并函数：
结果<Data>连续的两个节点相加，得到最终的Data实体，并保存为json文件：
json文件结果：
