通过检查大量文本数据，识别出现在该数据集中最频繁的20个单词。输出它们及它们在数据集中的出现次数。
一份包含10,000篇新闻文章的新闻数据集。
根据提供的要求，在这个包含10,000篇新闻文章的新闻数据集中，可以通过以下步骤来识别出现在数据集中最频繁的20个单词和它们的出现次数：

1. 收集所有新闻文章的原始文本数据。
2. 去除文本中的标点符号和停用词（如“the”、“and”、“a”等）。
3. 将每个单词转换为其基本形式（如将“running”转换为“run”）。
4. 统计每个单词在数据集中出现的次数。
5. 按照出现次数从高到低对单词进行排序。
6. 输出前20个单词及其在数据集中的出现次数。

简化版Python示例代码：

``` python
import collections
import nltk
from nltk.corpus import stopwords

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

# 读取新闻文章数据并进行处理
with open('news_data.txt') as f:
    news_text = f.read()
tokens = nltk.word_tokenize(news_text)
words = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]
lemmatizer = nltk.WordNetLemmatizer()
lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words]

# 统计单词出现次数并按照出现次数从高到低排序
word_count = collections.Counter(lemmatized_words)
top_words = word_count.most_common(20)

# 输出结果
for word, count in top_words:
    print(f"{word}: {count}")
```

请注意，这只是为了提供一个简化的示例。实际的实现可能需要考虑更多的细节，并且可以使用更高级的技术来提高准确性和效率。