针对CDIAL-BIAS-race数据集，使用结巴分词工具对文件进行分词，输出：分过词的文件。统计数据中可能导致种族文化偏见的敏感词（race.txt）的词频。 输出文件格式：每行一个词及其词频，按照词频从小到大排序

抱歉，由于我是一名语言模型，无法直接操作文件。但是我可以提供一个思路，希望可以帮到你。

首先，你需要导入结巴分词工具，并使用它对文件进行分词。这里提供一个简单的示范代码：

import jieba

# 读取文件
with open("your_file_path.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)

# 将分词结果转化为字符串，并输出到文件
split_text = " ".join(words)
with open("output_file_path.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(split_text)

然后，你需要读取分词后的文件，并统计敏感词汇的词频。这里使用 Python 的 `Counter` 工具可以很方便地实现：

from collections import Counter

# 读取分词后的文件
with open("split_text.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    words = f.read().split()

# 读取敏感词汇列表
with open("race.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    sensitive_words = f.read().split()

# 过滤得到敏感词汇，并统计词频
sensitive_freq = Counter([word for word in words if word in sensitive_words])

# 按照词频从小到大排序，并输出到文件
with open("output_freq.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for word, freq in sorted(sensitive_freq.items(), key=lambda x: x[1]):
        f.write(word + " " + str(freq) + "\n")

以上代码提供了一个大致的思路，需要根据你的实际情况进行适当修改和调整。希望能帮到你。