批量读取文件夹里的txt文件，根据停用词词表以及词表使用最大逆向算法进行分词，词表说明了哪些字的组合可以被算作一个词，停用词表说明哪些没有实意的词可以去掉，其中词表和停用词表均为excel文件，将分词结果以同名文件储存在另一个文件夹里

好的，这里提供一个修改版的代码，用于读取Excel文件中的词表和停用词表，并使用jieba分词库进行分词。

import os
import jieba
import pandas as pd

# 读取词表和停用词表
def read_excel(filename):
    df = pd.read_excel(filename, header=None)
    words = set(df[0].tolist())
    return words

userdict = read_excel('userdict.xlsx')
stopwords = read_excel('stopwords.xlsx')

# 加载自定义词典和停用词表
for word in userdict:
    jieba.add_word(word)

stopwords = stopwords.union(set(jieba.get_stop_words()))

# 最大逆向匹配算法
def cut(string):
    seg_list = []
    max_len = 5 # 词的最大长度
    while string:
        word = None
        for i in range(max_len, 0, -1):
            if len(string) >= i and string[-i:] not in stopwords:
                word = string[-i:]
                seg_list.append(word)
                string = string[:-i]
                break
        if word is None:
            seg_list.append(string[-1])
            string = string[:-1]
    return seg_list[::-1]

# 遍历文件夹，处理每个txt文件
input_folder = 'input_folder'
output_folder = 'output_folder'
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.txt'):
        # 读取文件内容
        with open(os.path.join(input_folder, filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read().strip()
        # 分词
        seg_list = jieba.cut(content)
        seg_list = [seg.strip() for seg in seg_list if seg.strip() not in stopwords]
        # 写入文件
        with open(os.path.join(output_folder, filename), 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(' '.join(seg_list))

这段代码中使用了pandas库来读取Excel文件中的词表和停用词表。首先定义了一个 `read_excel` 函数，用于读取Excel文件中的内容，并将其转换为集合。然后加载自定义词典和停用词表，使用jieba分词库进行分词并去掉停用词，最后将分词结果写入同名文件中。请注意在使用前将 `input_folder` 和 `output_folder` 改为实际的文件夹路径，并将 `userdict.xlsx` 和 `stopwords.xlsx` 改为实际的词典和停用词表文件名。