他们面临的任务有哪些?

任务：

1. 编写一个 Python 程序，可以识别和提取文本中的关键词。
2. 使用该程序对一段文本进行关键词提取，并将其输出到文件。
3. 使用该程序对一段文本进行关键词提取，并将其输出到多个文件，每个文件包含一个关键词。
4. 使用该程序对一段文本进行关键词提取，并将其输出到一个字典中，每个关键词对应一个列表。
5. 使用该程序对一段文本进行关键词提取，并将其输出到一个 DataFrame 中，每个关键词对应一个行。

提示：

• 可以使用库如 nltk 或 spaCy 来实现关键词提取的功能。
• 可以使用正则表达式来匹配关键词。
• 可以使用文件操作库来处理文本文件。
• 可以使用字典或 DataFrame 来存储关键词和相关信息。

示例代码：

import nltk

# 读取文本文件
text = nltk.loadtxt("text.txt", delimiter=" ")

# 提取关键词
keywords = nltk.word_tokenize(text)

# 将关键词写入文件
with open("keywords.txt", "w") as f:
    f.write("".join(keywords))

# 提取关键词并写入多个文件
with open("keywords_multiple.txt", "w") as f:
    for keyword in keywords:
        f.write(keyword + "\n")

# 创建字典
keywords_dict = {}
with open("keywords_dict.txt", "r") as f:
    for line in f:
        keyword, values = line.split(",")
        keywords_dict[keyword] = values

# 创建 DataFrame
keywords_df = pd.DataFrame(keywords_dict)
keywords_df.to_csv("keywords_df.csv", index=False)
```