簡化的流程：
```python
# 導入必要的庫
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from mindmap import MindMap # 假設有一個名為MindMap的庫用於繪制思維導圖
# 定義目標新聞網址列表
news_urls = [...]
categories = ['科', '教', '文', '旅', '衛', '體', '工', '農', '商', '學', '兵', '公', '檢', '法', '交通', '政治', '傳媒']
# 爬取新聞內容
def fetch_news_content(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 根據網頁結構提取新聞正文（此處假設正文在class為'news-content'的div中）
content = soup.find('div', class_='news-content').text
return content
news_contents = {category: fetch_news_content(url) for category, url in zip(categories, news_urls)}
# 提取關鍵詞
def extract_keywords(text):
# 這裡使用簡單的正則表達式舉例，實際可能需要更復雜的NLP技術如TF-IDF或詞雲等
keywords = re.findall(r'\b\w \b', text) # 假設關鍵詞是連續的字母數字組合
return keywords
keywords_by_category = {cat: extract_keywords(content) for cat, content in news_contents.items()}
# 繪制關鍵詞詞雲（非思維導圖，但可以展示關鍵詞分佈）
for cat, words in keywords_by_category.items():
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600).generate_from_frequencies(dict(Counter(words)))
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.title(f"{cat} 類別新聞關鍵詞")
plt.show()
# 若有合適的思維導圖庫，則可嘗試如下方式構建思維導圖：
# 註意：大部分Python庫不直接支持從關鍵字生成分層思維導圖，通常需要人工指定層次關系
if has_mindmap_library:
for category in categories:
mm = MindMap()
mm.add_root(category)
# 假設每個關鍵詞都作為一級節點
for keyword in keywords_by_category[category]:
mm.add_child_to_node(category, keyword)
# 保存思維導圖到文件
mm.save(f"{category}_news_mindmap.mm")
```
**註意**：
- 上述代碼未包含具體的新聞URLs和針對特定新聞網站的HTML解析邏輯。
- `MindMap`類及其方法是我在此假設的一個用於創建思維導圖的類，實際上Python中的思維導圖庫並不豐富，常用的如`graphviz`更適合繪制圖表結構，而真正的思維導圖功能一般通過第三方服務或桌面應用實現（例如，XMind、FreeMind等）。若要在Python中直接繪制思維導圖，可能需要結合在線API或者找到專門的繪圖庫，但這方面的資源相對較少。
要完成整個任務，你可能需要對目標新聞網站進行詳細的分析，以確定如何正確抓取和解析新聞內容，同時尋找合適的工具或庫來可視化關鍵詞之間的關系形成思維導圖。
