如何分别输出文件夹中三个不同文档的词频数呢，并对其中前六百词频进行计数并输出的代码

要在Python中分别统计文件夹中三个不同文档（假设为.txt格式）的词频，并只考虑前600个最常见的词，你可以使用`nltk`库进行文本预处理和`collections`库计算词频。这里是一个简单的示例：

import os
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from collections import Counter

# 准备文件路径
folder_path = "your_folder_path"  # 替换为你的文件夹路径
doc_list = ['doc1.txt', 'doc2.txt', 'doc3.txt']  # 文件名列表

# 分别读取每个文件内容
def read_and_tokenize(file_name):
    with open(os.path.join(folder_path, file_name), 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return word_tokenize(text)

# 统计所有文档的词频
all_words = []
for doc in doc_list:
    words = read_and_tokenize(doc)
    all_words.extend(words)

# 使用Counter进行词频统计，保留前600个最常见的词
counter = Counter(all_words).most_common(600)

# 输出结果
for word, freq in counter:
    print(f"{word}: {freq}")