python对两个txt文本进行关联分析代码

好的，下面是一段利用Python对两个txt文本进行共现分析的代码：

from collections import Counter
import re

# 读取文本文件
with open("text1.txt", "r") as f1:
    text1 = f1.read()

with open("text2.txt", "r") as f2:
    text2 = f2.read()

# 对文本进行预处理，去掉标点符号和换行符
text1 = re.sub(r'[^\w\s]', '', text1)
text2 = re.sub(r'[^\w\s]', '', text2)
text1 = text1.replace('\n', ' ')
text2 = text2.replace('\n', ' ')

# 将文本拆分为单词列表
words1 = text1.split()
words2 = text2.split()

# 计算两个文本中的词语共现次数
co_occurrence = Counter()
for word1 in words1:
    for word2 in words2:
        if word1 == word2:
            co_occurrence[word1] += 1

# 输出共现次数最高的前10个词语
print(co_occurrence.most_common(10))

在这段代码中，我们首先读取了两个txt文本文件，并对它们进行了一些预处理，去掉了标点符号和换行符，并将文本拆分为单词列表。然后，我们使用`Counter`库计算了两个文本中的词语共现次数，最后输出了共现次数最高的前10个词语。

需要注意的是，这段代码只考虑了两个文本中的共现情况，没有考虑两个文本的整体语义关系。如果想要更全面地分析两个文本之间的关联关系，可以使用其他文本关联分析方法，如语义网络分析和主题模型等。