将word文本文件导入python，文件地址为C:\Users\Admin\Desktop\三国演义.docx，用jieba实现词频统计，输出前10个频率最高的词

首先需要安装python-docx库和jieba库，可以在命令行中输入以下命令安装：

pip install python-docx
pip install jieba

然后可以使用以下代码实现读取word文本文件并进行词频统计：

import docx
import jieba

# 读取word文本文件
doc = docx.Document(r'C:\Users\Admin\Desktop\三国演义.docx')

# 初始化词频统计字典
word_freq = {}

# 遍历每个段落
for para in doc.paragraphs:
    # 分词并统计词频
    words = jieba.lcut(para.text)
    for word in words:
        if len(word) > 1:
            word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 输出前10个频率最高的词
top_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, freq in top_words:
    print(word, freq)

其中，使用python-docx库读取word文本文件，使用jieba库进行分词和词频统计。由于文本量较大，建议使用并行分词来提高效率，可以使用jieba的并行分词模式：

import docx
import jieba
import multiprocessing

# 读取word文本文件
doc = docx.Document(r'C:\Users\Admin\Desktop\三国演义.docx')

# 初始化词频统计字典
word_freq = multiprocessing.Manager().dict()

# 定义并行分词函数
def parallel_cut(para):
    words = jieba.lcut(para.text)
    for word in words:
        if len(word) > 1:
            word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 多进程分词
pool = multiprocessing.Pool()
pool.map(parallel_cut, doc.paragraphs)
pool.close()
pool.join()

# 输出前10个频率最高的词
top_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for word, freq in top_words:
    print(word, freq)