简化的流程：
```python
# 导入必要的库
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 # 假设有一个名为MindMap的库用于绘制思维导图
# 定义目标新闻网址列表
news_urls = [...]
categories = ['科', '教', '文', '旅', '卫', '体', '工', '农', '商', '学', '兵', '公', '检', '法', '交通', '政治', '传媒']
# 爬取新闻内容
def fetch_news_content(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 根据网页结构提取新闻正文（此处假设正文在class为'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)}
# 提取关键词
def extract_keywords(text):
# 这里使用简单的正则表达式举例，实际可能需要更复杂的NLP技术如TF-IDF或词云等
keywords = re.findall(r'\b\w+\b', text) # 假设关键词是连续的字母数字组合
return keywords
keywords_by_category = {cat: extract_keywords(content) for cat, content in news_contents.items()}
# 绘制关键词词云（非思维导图，但可以展示关键词分布）
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} 类别新闻关键词")
plt.show()
# 若有合适的思维导图库，则可尝试如下方式构建思维导图：
# 注意：大部分Python库不直接支持从关键字生成分层思维导图，通常需要人工指定层次关系
if has_mindmap_library:
for category in categories:
mm = MindMap()
mm.add_root(category)
# 假设每个关键词都作为一级节点
for keyword in keywords_by_category[category]:
mm.add_child_to_node(category, keyword)
# 保存思维导图到文件
mm.save(f"{category}_news_mindmap.mm")
```
**注意**：
- 上述代码未包含具体的新闻URLs和针对特定新闻网站的HTML解析逻辑。
- `MindMap`类及其方法是我在此假设的一个用于创建思维导图的类，实际上Python中的思维导图库并不丰富，常用的如`graphviz`更适合绘制图表结构，而真正的思维导图功能一般通过第三方服务或桌面应用实现（例如，XMind、FreeMind等）。若要在Python中直接绘制思维导图，可能需要结合在线API或者找到专门的绘图库，但这方面的资源相对较少。
要完成整个任务，你可能需要对目标新闻网站进行详细的分析，以确定如何正确抓取和解析新闻内容，同时寻找合适的工具或库来可视化关键词之间的关系形成思维导图。