在Python中提取高频关键词通常涉及以下步骤：
文本预处理：
词频统计：
计算每个词在文本中的出现频次。
关键词提取：
根据词频提取关键词。
下面是一个使用`nltk`库提取英文文章高频关键词的示例代码：
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from collections import Counter
确保已下载nltk的停用词集和punkt分词模型
nltk.download（'punkt'）
nltk.download（'stopwords'）
读取文章
with open（'article.txt', 'r', encoding='utf-8'） as f:
article = f.read（）
分词
tokens = word_tokenize（article）
去除停用词
stop_words = set（stopwords.words（'english'））
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower（） not in stop_words]
计算词频
word_counts = Counter（filtered_tokens）
提取高频词
most_common_words = word_counts.most_common（）
输出高频词及其出现次数
for word, count in most_common_words:
print（f"{word}: {count}"）
对于中文文本，由于需要分词处理，可以使用`jieba`库进行分词，然后再应用上述步骤提取关键词。以下是使用`jieba`提取中文关键词的示例代码：```pythonimport jieba
from collections import Counter
读取文章
with open（'article.txt', 'r', encoding='utf-8'） as f:
article = f.read（）
使用jieba进行分词
words = list（jieba.cut（article））
去除停用词（这里使用中文停用词表）
stop_words = set（["的", "了", "和", "是", "就", "都", "而", "及", "與", "著", "或", "一個", "沒有", "我們", "你們", "妳們", "他們", "她們", "是否"]）
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
计算词频
word_counts = Counter（filtered_words）
提取高频词
most_common_words = word_counts.most_common（）
输出高频词及其出现次数
for word, count in most_common_words:
print（f"{word}: {count}"）
请注意，提取关键词的方法和效果可能会因文本内容、领域和需求的不同而有所变化。你可能需要尝试不同的分词工具和关键词提取算法，并通过实验来评估它们的效果