在训练集上针对不同类别（根据标签），分别提取text相关的关键词，并用词云的形式进行展示

好的，这里给出一个基本的思路：

1. 针对训练集中的不同类别，将文本数据按照标签进行分类，得到每个类别的文本数据。
2. 对于每个类别的数据，使用分词工具对文本进行分词，得到每个文本的词语列表。
3. 对于每个类别的词语列表，使用关键词提取方法（如 TF-IDF、TextRank 等）提取关键词。
4. 将每个类别的关键词列表转换为词云数据，并进行展示。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 jieba 和 wordcloud 库实现上述思路：

import pandas as pd
import jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取训练集数据
df = pd.read_csv('train.csv')

# 将数据按照标签分类
groups = df.groupby('label')

# 分别处理每个类别的数据
for name, group in groups:
    # 将文本数据转换为词语列表
    text_list = [jieba.lcut(text) for text in group['text']]
    
    # 提取关键词
    keywords = jieba.analyse.extract_tags('\n'.join([' '.join(text) for text in text_list]), topK=50, withWeight=True)
    
    # 将关键词转换为词云数据
    wc_data = {word: weight for word, weight in keywords}
    
    # 生成词云图像
    wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white')
    wc.generate_from_frequencies(wc_data)
    
    # 显示词云图像
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.title(name)
    plt.show()

这段代码将训练集数据按照标签分类，并对于每个类别的数据，使用 jieba 库将文本转换为词语列表，再使用 jieba.analyse 库提取关键词。然后将关键词转换为词云数据，并使用 wordcloud 库生成词云图像，并在 matplotlib 中进行展示。需要注意的是，这里使用了一个简单的关键词提取方法（jieba.analyse.extract_tags），实际应用中可能需要根据具体情况选择更合适的方法。