我现在有一个已经分过词并且去除过停用词的名为“2015.txt”的文档，其内容为“词：词频”形式的字典。要对“2015.txt”基于TF-IDF抽取关键词，另有一个文档，其中包含了很多篇子文档，每篇子文档都以“本篇文章为：”开头，要将这个文档作为TF-IDF的语料库，提取“2015.txt”的关键词，用词在“2015.txt”中出现的次数除以语料库中包含词的文档数表示tf-idf，请你用python实现，请直接从读取语料库这一步开始

好的，以下是实现代码：

import jieba
import math

# 读取语料库
corpus = []
with open('corpus.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    content = f.read()
    docs = content.split('本篇文章为：')[1:]
    for doc in docs:
        corpus.append(list(jieba.cut(doc)))

# 读取2015.txt
word_dict = {}
with open('2015.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    for line in f:
        word, freq = line.strip().split('：')
        word_dict[word] = int(freq)

# 计算每个词的tf-idf值
word_tfidf = {}
doc_num = len(corpus)
for word, freq in word_dict.items():
    word_count = 0
    for doc in corpus:
        if word in doc:
            word_count += 1
    tf = freq / sum(word_dict.values())
    idf = math.log(doc_num / (word_count + 1))
    word_tfidf[word] = tf * idf

# 排序并输出前N个关键词
N = 10
keywords = sorted(word_tfidf.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:N]
for keyword in keywords:
    print(keyword[0])

假设语料库文件名为“corpus.txt”，将上述代码保存为.py文件后运行即可。其中，jieba用于分词，math用于计算对数，N表示要提取的关键词个数，可以自行设置。