用python导入本地语料进行分词（可选用已有的分词工具），并去除停用词，识别词性， 根据分词结果及词性，实现基于TF-IDF、Text Rank的关键词提取算法，并在语料上进行实验，分析评测结果

好的，我可以为你提供一个完整的Python代码示例来实现这个任务。

首先，你需要安装jieba、nltk和gensim这三个Python库。你可以使用pip命令安装它们：

pip install jieba nltk gensim

然后，你需要下载nltk的停用词列表。你可以使用以下代码：

import nltk
nltk.download('stopwords')

接下来，我们可以开始实现代码了。以下是完整的代码示例：

import jieba
import jieba.analyse
import jieba.posseg as pseg
from nltk.corpus import stopwords
from gensim import corpora, models

# 读取本地语料
with open('corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词并去除停用词
words = jieba.lcut(text)
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 词性标注
words_with_flag = pseg.lcut(text)

# 基于TF-IDF的关键词提取
dictionary = corpora.Dictionary([filtered_words])
corpus = [dictionary.doc2bow(filtered_words)]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
tfidf_scores = tfidf[corpus]
tfidf_keywords = sorted(tfidf_scores[0], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3]

# 基于Text Rank的关键词提取
textrank_keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=3, withWeight=True)

# 输出结果
print('分词结果：', filtered_words)
print('词性标注结果：', [(word, flag) for word, flag in words_with_flag])
print('TF-IDF关键词提取结果：', [(dictionary[idx], score) for idx, score in tfidf_keywords])
print('Text Rank关键词提取结果：', textrank_keywords)

在这个示例中，我们首先使用`open()`函数读取本地的语料文件，然后使用jieba分词工具对语料进行分词，并使用NLTK工具包中的停用词列表去除停用词。接着，我们使用jieba分词工具中的词性标注功能对分词结果进行词性标注。

然后，我们使用gensim工具包计算TF-IDF值，并基于TF-IDF值提取关键词。我们还使用jieba分词工具中的Text Rank算法实现Text Rank方法，并基于Text Rank方法提取关键词。

最后，我们输出分词结果、词性标注结果、TF-IDF关键词提取结果和Text Rank关键词提取结果。

你可以将这个示例代码保存为一个Python文件，然后将本地语料保存为一个文本文件，命名为corpus.txt，放在同一个目录下。然后，你可以运行这个Python文件，在控制台上查看输出结果。

在实验过程中，你可以使用一些标准的评价指标来评估关键词提取的效果，如准确率、召回率、F1值等。你还可以使用一些可视化工具来展示关键词提取结果，如词云等。