使用Python编编写文本处理工具，实现从文本文件中提取关键字、计算词频或文本相似度

好的，这是一个常见的文本处理任务，我们可以使用Python中的一些库来实现。以下是一个简单的示例代码，可以提取文本文件中的关键字并计算词频：

import jieba
from collections import Counter

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

# 使用结巴分词进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 过滤掉一些无意义的词性
filtered_words = []
for word in words:
    if len(word) > 1 and word != '\r\n':
        filtered_words.append(word)

# 计算词频
word_counts = Counter(filtered_words)
for word, count in word_counts.most_common():
    print(word, count)

如果要计算文本相似度，可以使用Python中的文本相似度计算库，如gensim或scikit-learn。以下是一个使用gensim计算文本相似度的示例代码：

from gensim import corpora, models, similarities

# 读取文本文件
with open('text1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text1 = f.read()

with open('text2.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text2 = f.read()

# 分词
texts = [jieba.lcut(text1), jieba.lcut(text2)]

# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 构建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 计算TF-IDF值
tfidf = models.TfidfModel(corpus)

# 构建索引
index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf[corpus])

# 计算相似度
similarity = index[tfidf[dictionary.doc2bow(jieba.lcut('这是要比较的文本'))]][1]
print(similarity)

以上代码仅供参考，实际使用时还需要根据具体需求进行修改。