)中文文档需分别按名词词性和动词词性进行词频统计，再用二张图片分别制作带有 图片色彩的遮罩词云图，分别输出出现次数最多的名词和动词各50个。试据统计结果结合词 云图的展示提出自己对此篇文档分析的内涵与结果。给我代码

在中文文档中进行词频统计并制作词云图的过程通常涉及到文本预处理、分词、词性标注、计数以及可视化。这个过程可以使用Python的jieba库进行中文分词，NLTK或HanLP库进行词性标注，然后利用wordcloud库生成词云图。

以下是简化的Python代码示例：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

# 预设文本
doc_text = ...  # 你的中文文档内容

# 分词
words = set(jieba.cut(doc_text))

# 标注词性并计数
pos_counts = Counter()
for word in words:
    pos = "n" if "名" in word else "v"  # 假设这里我们只看名词(n)和动词(v)
    if pos in ("n", "v"):
        pos_counts[word] += 1

# 取出名词和动词前50个最常出现的词
top_50_nouns = [word for word, _ in pos_counts.most_common(50) if 'n' in word]
top_50_verbs = [word for word, _ in pos_counts.most_common(50) if 'v' in word]

# 创建词云图
def color_func(text):
    return "hsl(0, 100%, %d%%)" % (255 * text / 100)

noun_cloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="white",
                      width=800, height=400, mask=None).generate_from_frequencies(top_50_nouns)
plt.imshow(noun_cloud.recolor(color_func=color_func), interpolation='bilinear')
plt.title('名词词云')
plt.axis("off")
plt.show()

verb_cloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="white",
                       width=800, height=400, mask=None).generate_from_frequencies(top_50_verbs)
plt.imshow(verb_cloud.recolor(color_func=color_func), interpolation='bilinear')
plt.title('动词词云')
plt.axis("off")
plt.show()

# 分析内涵与结果
...

分析内涵与结果部分：
1. **名词词云**：显示了文中频繁出现的主题名词，如术语、实体或专业词汇，这有助于理解文档的主要讨论对象。
2. **动词词云**：展示了高频动词，揭示了文档中的动作、行为或核心流程，反映文章的动态变化和主要操作。
3. 结合词云图，你可以观察到哪些主题在文档中占据了主导地位，同时也能看到文本的主要动作或流程。

注意：以上代码示例需要实际文本内容替换，并确保安装了所需的库。此外，对于词性标注，如果你的文档中有多种词性，可能需要更精确的方法进行分类。