批量读txt文件并分别进行文本分词，输出相应的分词结果并进行词频统计

好的，我可以帮你解决这个问题。你可以使用Python来批量读取txt文件并分别进行文本分词，同时输出相应的分词结果并进行词频统计。以下是一个示例代码：

import jieba
import os
from collections import Counter

# 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]

        # 统计词频
        word_count = Counter(words)

        # 输出分词结果和词频
        print('文件名:', file_name)
        for word, count in word_count.most_common():
            print(word, count)

这个示例代码与之前的代码相似，只是在分词后增加了一个词频统计的步骤。使用Counter函数可以很方便地统计出每个词语出现的次数，然后通过most_common方法按照词频从高到低排序输出。

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。