用python导入本地语料进行分词（可选用已有的分词工具），并去除停用词，识别词性， 根据分词结果及词性，实现基于TF-IDF、Text Rank的关键词提取算法，并在语料上进行实验，分析评测结果

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分步骤来回答。

首先，你可以使用Python中的分词工具，比如jieba、NLTK等，对本地语料进行分词。示例代码如下：

import jieba

# 读取文本
text = open('your_file_path', 'r', encoding='utf-8').read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
stopwords = open('stopwords_file_path', 'r', encoding='utf-8').read().split('\n')
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]

其中，stopwords是你提前准备好的停用词文件，需要从中读取出停用词列表。

接下来，你可以使用词性标注工具，比如NLTK、StanfordNLP等，对分词结果进行词性标注。示例代码如下：

import nltk

# 词性标注
tagged_words = nltk.pos_tag(filtered_words)

其中，tagged_words是一个列表，每个元素包含一个词及其对应的词性。

然后，你可以实现基于TF-IDF、Text Rank的关键词提取算法。比如，使用Python中的gensim库实现TF-IDF算法：

from gensim import corpora, models, similarities

# 构建文档-词频矩阵
texts = [filtered_words]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 训练TF-IDF模型
tfidf = models.TfidfModel(corpus)

# 提取关键词
keywords = tfidf[corpus[0]]
keywords = sorted(keywords, key=lambda x: x[1], reverse=True)

对于Text Rank算法，可以使用Python中的textrank4zh库实现：

from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 提取关键词
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text, lower=True, window=2)
keywords = tr4w.get_keywords(num=10)

最后，你可以在语料上进行实验，分析评测结果。评测方法可以使用Precision、Recall、F1-score等指标。你可以使用Python中的sklearn库实现评测过程。示例代码如下：

from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

# 评测关键词提取结果
y_true = ['keyword1', 'keyword2', ...]
y_pred = ['keyword1', 'keyword2', ...]
precision, recall, f1_score, _ = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)

以上就是回答你的问题的步骤和示例代码，希望能对你有所帮助。