解决一个汉语语言文本数据分析问题并给出正确代码

假设我们有一个包含多篇新闻文章的文本数据集，并且我们想要对其中的关键词进行分析。我们可以使用 Python 中的分词库 jieba 对每篇文章进行分词，并统计每个词出现的频率。以下是一个简单的示例代码：

import jieba
from collections import Counter

# 读取文本文件并将内容存储在列表中
with open('news.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    news_list = f.readlines()

# 对每篇文章进行分词，并统计每个词的出现次数
word_counts = Counter()
for news in news_list:
    words = jieba.cut(news)
    word_counts.update(words)

# 输出出现频率最高的前 10 个词
for word, count in word_counts.most_common(10):
    print(word, count)

在这个示例代码中，我们首先使用 `open` 函数读取存储新闻文章的文本文件，并将每篇文章的内容存储在一个列表中。然后，我们使用 jieba 库对每篇文章进行分词，并使用 collections 库中的 Counter 类统计每个词的出现次数。最后，我们输出出现频率最高的前 10 个词。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要进行一些文本预处理工作，如去除停用词、清洗数据等。