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（带着词性符号，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，我来回答你的问题。

针对这个问题，我们可以按照以下步骤来处理：

1. 读取文本，进行分词和词性标注。
2. 统计词频，并按照词频从高到低排序。
3. 输出频率最高的20个词、20个名词和20个成语。

下面是一份可能的Python代码，可以实现这个功能：

import jieba.posseg as pseg

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

# 分词和词性标注
words = pseg.cut(text)

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

# 按照词频排序
sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出频率最高的20个词
print("频率最高的20个词：")
for word, freq in sorted_word_freq[:20]:
    print(word, freq)

# 输出频率最高的20个名词
print("频率最高的20个名词：")
nouns = [(word, freq) for word, freq in sorted_word_freq if 'n' in word_freq]
for word, freq in nouns[:20]:
    print(word, freq)

# 输出频率最高的20个成语
print("频率最高的20个成语：")
idioms = [(word, freq) for word, freq in sorted_word_freq if 'i' in word_freq]
for word, freq in idioms[:20]:
    print(word, freq)

其中，`jieba.posseg`模块提供了分词和词性标注的功能。对于每个词语，我们按照其词性将其分为不同的类别。然后，我们使用一个字典来统计每个词语出现的次数，并按照词频从高到低进行排序。最后，我们输出频率最高的20个词、20个名词和20个成语。

希望这个代码能够帮到你！