text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)

根据你提供的代码，你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词。

然而，根据你的代码，存在一些问题。首先，在`if texts == text_analysis`这行代码中，你将`texts`与`text_analysis`进行了相等性比较，这是不正确的。`text_analysis`是一个包含关键词和权重的列表，而`texts`是从摘要列表中提取出来的文本。你应该使用`in`运算符来判断一个文本是否包含在关键词列表中。

另外，在第二个`jieba.analyse.extract_tags()`函数中，你传递的是整个摘要列表`abstracts`，而不是单个摘要文本。如果你想提取每个摘要的关键词，应该遍历摘要列表，并将每个摘要文本作为参数传递给函数。

以下是修改后的示例代码：

import jieba.analyse

keywordss = "关键词列表"  # 假设这是你的关键词列表
abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"]  # 假设这是你的摘要列表

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)

for text in abstracts:
    for keyword, weight in text_analysis:
        if keyword in text:
            abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True)
            print(abstract_analysis)
            break

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`，你需要根据实际情况进行修改。

然后，我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并将结果保存在`text_analysis`变量中。

接下来，我们遍历摘要列表`abstracts`，并对于每个摘要文本`text`，遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中，则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词，并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。

请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表，并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。