批量读txt文件并进行文本分词

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要一个文本分词的工具，比如jieba。

然后，你可以使用Python来批量读取txt文件并进行文本分词。以下是一个简单的示例代码：

import jieba
import os

# 设置停用词路径
stopwords_path = 'stopwords.txt'

# 加载停用词
stopwords = [line.strip() for line in open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

# 遍历txt文件
folder_path = '/path/to/folder'
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith('.txt'):
        # 读取文件内容
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()

        # 分词
        words = jieba.lcut(content)

        # 去除停用词
        words = [word for word in words if word not in stopwords]

        # 输出结果
        print(file_name, words)

其中，stopwords.txt是一个文本文件，里面包含了需要过滤掉的停用词。folder_path是txt文件所在的文件夹路径。代码中使用jieba进行分词，并使用停用词过滤掉无意义的词语。最后输出每个文件的分词结果。

希望这个示例代码可以帮到你。如果有其他问题，欢迎继续提问。