根据关键词文本文件中对应的关键词内容，提取年报文本中对应关键词前4个字组成新文本组合，根据相应新文本相似性计算频率，python代码怎么写

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于提取年报文本中对应关键词前4个字组成新文本组合，并计算相应新文本的频率：

import re
from collections import Counter

# 读取关键词文本文件
with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    keywords = f.read().splitlines()

# 读取年报文本文件
with open('annual_report.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 提取关键词前4个字组成新文本组合，并计算频率
new_texts = []
for keyword in keywords:
    pattern = re.compile(keyword + r'\w{,3}')
    matches = pattern.findall(text)
    new_texts += matches

freq = Counter(new_texts)

# 输出频率最高的10个新文本
for text, count in freq.most_common(10):
    print(text, count)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的文本处理和计算方法。

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根据关键词文本文件中对应的关键词内容，提取年报文本中对应关键词前4个字组成新文本组合，保存进新的txt文件中，python代码怎么写

你好，根据你的问题，我可以回答。以下是 Python 代码示例：

# 打开关键词文本文件
with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    keywords = f.read().splitlines()

# 打开年报文本文件
with open('annual_report.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 提取关键词前4个字组成新文本组合
new_content = ''
for keyword in keywords:
    index = content.find(keyword)
    if index != -1:
        new_content += content[index:index+4]

# 保存进新的txt文件中
with open('new_content.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(new_content)

以上代码会读取关键词文本文件和年报文本文件，提取关键词前4个字组成新文本组合，并保存进新的txt文件中。

根据关键词文本文件中对应的关键词内容，提取年报文本中对应关键词前后4个字组成新文本组合，保存进新的txt文件中，python代码怎么写

您好，根据您的问题，我可以回答。以下是Python代码示例：

# 打开关键词文本文件
with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    keywords = f.read().splitlines()

# 打开年报文本文件
with open('annual_report.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 提取关键词前后4个字组成新文本组合
new_content = ''
for keyword in keywords:
    index = content.find(keyword)
    if index != -1:
        new_content += content[index-4:index+len(keyword)+4] + '\n'

# 保存进新的txt文件中
with open('new_text.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(new_content)

以上代码将会打开关键词文本文件和年报文本文件，提取关键词前后4个字组成新文本组合，并保存进新的txt文件中。