读取新闻文本（flightnews.txt）语料并提取文本中出现频率最高的10个词语 步骤： 1.读取flightnews.txt文件（15分） 2.加载停用词文件stopword.txt,对新闻内容进行jieba分词（15分） 3.提取出现频率最高的前10个词语（15分）

答案：

1. 以下是读取文件代码：

import os

# 获取当前文件所在的目录
file_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# 读取文件内容
with open(os.path.join(file_dir, 'flightnews.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

2. 使用 jieba 分词进行中文分词，并去除停用词：

import jieba

# 加载停用词表
with open(os.path.join(file_dir, 'stopword.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopword = set([line.strip() for line in f])

# 分词
word_list = jieba.cut(text)
word_list = list(filter(lambda x: x not in stopword, word_list))

3. 统计词频，并提取前 10 个词语：

from collections import Counter

# 统计词频
word_count = Counter(word_list)

# 提取前 10 个出现频率最高的词语
top_10_words = word_count.most_common(10)

# 打印结果
for word, frequency in top_10_words:
    print("{}: {}".format(word, frequency))