python输出给定的txt文本里 出现次数最多的中文人名

要输出给定的txt文本里出现次数最多的中文人名，可以使用Python中的jieba库进行中文分词，并结合第三方库如pynlpir或Stanford NER进行中文人名识别。具体的实现步骤如下：

1. 读取文本文件，将文件中的内容存储在一个字符串变量中。

2. 使用jieba库对文本进行分词，得到一个包含所有单词的列表。

3. 使用pynlpir或Stanford NER对分词结果进行中文人名识别，得到一个包含所有人名的列表。

4. 对于每个人名，将它添加到字典中，并将对应的值加1；如果字典中已经存在该人名，则将对应的值加1。

5. 完成文本文件中所有单词的处理后，可以按照出现次数从大到小对人名进行排序，或者只输出出现次数最多的前几个人名。

示例代码如下：

import jieba
import pynlpir
import re

# 读取文本文件，将文件中的内容存储在一个字符串变量中。
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba库对文本进行分词，得到一个包含所有单词的列表。
words = jieba.lcut(text, cut_all=False)

# 使用pynlpir或Stanford NER对分词结果进行中文人名识别，得到一个包含所有人名的列表。
# 这里以pynlpir为例：
pynlpir.open()
names = pynlpir.segment(text, pos_names='all', pos_english=False)
names = [i[0] for i in names if i[1] == 'person']

# 定义一个空字典，用于存储人名和对应的出现次数。
name_counts = {}

# 对于每个人名，将它添加到字典中，并将对应的值加1；如果字典中已经存在该人名，则将对应的值加1。
for name in names:
    if name in name_counts:
        name_counts[name] += 1
    else:
        name_counts[name] = 1

# 按照出现次数从大到小对人名进行排序。
sorted_name_counts = sorted(name_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出出现次数最多的前几个人名。
for i in range(10):
    print(sorted_name_counts[i][0], sorted_name_counts[i][1])

需要注意的是，中文人名识别的准确率可能不太高，因此输出结果可能存在一定的误差。可以根据实际情况进行调整和改进。