# -- coding utf-8 --import mathimport numpy as npimport jiebaimport jiebaposseg as psgfrom gensim import corpora modelsfrom jieba import analyseimport functools#步骤2定义停用词表加载函数。停用词表加载方法def get_stopword_

如果想要将实验结果保存到文档中，可以使用Python的文件操作来实现。具体步骤如下：

1. 在代码中添加文件操作相关的代码，例如：

   with open('实验结果.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
       file.write('TF-IDF模型结果:\n')
       tfidf_extract(filter_list, pos=True, keyword_num=10, file=file)
       file.write('\nTextRank模型结果:\n')
       textrank_extract(text, pos=True, keyword_num=10, file=file)
   

2. 在tfidf_extract和textrank_extract函数中，增加一个file参数，并将打印结果的部分修改为写入文件：

   def tfidf_extract(word_list, pos=False, keyword_num=10, file=None):
       doc_list = load_data(pos)
       idf_dic, default_idf = train_idf(doc_list)
       tfidf_model = TfIdf(idf_dic, default_idf, word_list, keyword_num)
       result = tfidf_model.get_tfidf()
       if file:
           file.write('TF-IDF模型关键词提取结果:\n')
           file.write(result + '\n')
       else:
           print('TF-IDF模型关键词提取结果:')
           print(result)
   
   def textrank_extract(text, pos=False, keyword_num=10, file=None):
       textrank = analyse.textrank
       keywords = textrank(text, keyword_num)
       result = '/'.join(keywords)
       if file:
           file.write('TextRank模型关键词提取结果:\n')
           file.write(result + '\n')
       else:
           print('TextRank模型关键词提取结果:')
           print(result)
   

这样，运行代码后就可以将实验结果保存到名为"实验结果.txt"的文档中了。