橙色文件关键词提取

要使用Python进行关键词提取，可以使用自然语言处理库NLTK和关键词提取算法TF-IDF。以下是一个示例代码，用于从橙色文件中提取关键词：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 加载停用词
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 读取橙色文件
with open('orange_file.txt', 'r') as file:
    text = file.read()

# 分词
tokens = word_tokenize(text)

# 去除停用词和标点符号
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words and token.isalpha()]

# 构建TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(filtered_tokens)

# 提取关键词
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
keywords = [feature_names[index] for index in tfidf_matrix.toarray().argsort()[0][-10:]]

# 打印关键词
print(keywords)

请注意，这只是一个简单的示例代码，并且可能需要根据实际情况进行修改和调整。在实际应用中，可能需要考虑更复杂的文本预处理和调整提取关键词的参数。