使用Python编写文本处理工具，实现从文本文件中提取关键字、计算词频和文本相似度

好的，我可以为您提供一些思路和代码示例。

1. 提取关键字

可以使用Python中的jieba库进行中文分词，然后根据关键词库过滤出关键词。示例代码如下：

import jieba

# 加载自定义关键词库
jieba.load_userdict('keywords.txt')

# 分词并过滤关键词
def extract_keywords(text):
    words = jieba.cut(text)
    keywords = []
    for word in words:
        if word in ['关键词1', '关键词2', '关键词3']:
            keywords.append(word)
    return keywords

其中，'keywords.txt'是自定义的关键词库文件，可以在其中添加需要过滤的关键词。

2. 计算词频

可以使用Python中的collections库中的Counter类进行词频统计。示例代码如下：

from collections import Counter

# 统计词频
def word_count(text):
    words = jieba.cut(text)
    word_counts = Counter(words)
    return word_counts

该函数返回一个字典类型的词频统计结果，其中键为单词，值为出现次数。

3. 计算文本相似度

可以使用Python中的gensim库进行文本相似度计算，该库提供了多种文本相似度计算方法。示例代码如下：

from gensim import corpora, models, similarities

# 构建文本集合
texts = ['文本1', '文本2', '文本3']

# 分词
texts = [jieba.cut(text) for text in texts]

# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 构建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

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

# 构建索引
index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf[corpus])

# 计算相似度
query = '查询文本'
query_bow = dictionary.doc2bow(jieba.cut(query))
sims = index[tfidf[query_bow]]

其中，texts为需要计算相似度的文本集合，query为需要查询相似度的文本。sims为一个列表，其中每一个元素为相应文本与查询文本的相似度。

以上是一些基本的思路和代码示例，您可以根据具体需求进行修改和扩展。