python,jieba实现根据TF-IDF值对词从高到低进行排序，选取前10个词作为关键特征词。

可以使用Python中的jieba库和sklearn库来实现对文本关键词的提取和排序。

首先，我们需要计算每个词的TF-IDF值。可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer类来实现。具体代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 假设我们有一个包含多个文本的列表text_list
# 将每个文本视为一个文档
corpus = [" ".join(jieba.cut(text)) for text in text_list]

# 初始化TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 计算TF-IDF值
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)

计算完TF-IDF值后，我们可以将每个词的TF-IDF值作为权重，对词进行排序。具体代码如下：

# 获取词列表
words = vectorizer.get_feature_names()

# 获取第一个文本的TF-IDF值
tfidf1 = tfidf[0]

# 获取第一个文本中每个词的TF-IDF值
tfidf1 = tfidf1.toarray()[0]

# 对TF-IDF值进行排序
word_tfidf = list(zip(words, tfidf1))
word_tfidf.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 获取前10个关键词
keywords = [word[0] for word in word_tfidf[:10]]

这里的关键词即为TF-IDF值最高的前10个词。