使用Python编程，使用dict结构统计词性标注分词的文本， （1）输出频率最高的20个词（带词性符号，标点等也算词）。 （2）输出频率最高的20个名词（词性符号为n，带着词性符号）。 （3）输出频率最高的20个成语（词性符号为i，带着词性符号）

好的，我可以帮你解决这个问题。这里是使用Python编程，使用dict结构统计词性标注分词的文本的代码：

import jieba.posseg as posseg

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 进行分词和词性标注
words = posseg.cut(text)

# 统计词频
word_freq = {}
for word, flag in words:
    if word_freq.get(word+flag):
        word_freq[word+flag] += 1
    else:
        word_freq[word+flag] = 1

# 输出频率最高的20个词
top_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]
print('频率最高的20个词：')
for word, freq in top_words:
    print(word, freq)

# 输出频率最高的20个名词
top_nouns = [word for word in word_freq.keys() if 'n' in word]
top_nouns = sorted(top_nouns, key=lambda x: word_freq[x], reverse=True)[:20]
print('频率最高的20个名词：')
for word in top_nouns:
    print(word, word_freq[word])

# 输出频率最高的20个成语
top_idioms = [word for word in word_freq.keys() if 'i' in word]
top_idioms = sorted(top_idioms, key=lambda x: word_freq[x], reverse=True)[:20]
print('频率最高的20个成语：')
for word in top_idioms:
    print(word, word_freq[word])

修改上面的代码中的 `text.txt` 文件路径为你的文本路径，运行代码即可得到结果。