要比较文本文件中的单词并处理同音词，我们可以使用Python编程语言来实现。下面是一个示例代码，它使用nltk库来处理自然语言文本。

首先，我们需要安装nltk库：

pip install nltk

然后，我们可以使用以下代码来比较文本文件中的单词并处理同音词：

import nltk
from nltk.corpus import cmudict

# 加载CMU发音词典
nltk.download('cmudict')

# 加载发音词典
pronunciation_dict = cmudict.dict()

# 定义函数来获取单词的发音
def get_pronunciation(word):
    try:
        # 返回单词的所有发音
        return pronunciation_dict[word.lower()]
    except KeyError:
        # 如果单词不在发音词典中，则返回空列表
        return []

# 比较两个单词的发音是否相同
def compare_pronunciations(word1, word2):
    pronunciations1 = get_pronunciation(word1)
    pronunciations2 = get_pronunciation(word2)

    for pronunciation1 in pronunciations1:
        for pronunciation2 in pronunciations2:
            # 将发音列表转换为字符串，以便进行比较
            pronunciation_str1 = ' '.join(pronunciation1)
            pronunciation_str2 = ' '.join(pronunciation2)

            if pronunciation_str1 == pronunciation_str2:
                return True

    return False

# 读取文本文件
def process_text_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            words = line.strip().split()
            for i in range(len(words)-1):
                word1 = words[i]
                word2 = words[i+1]
                if compare_pronunciations(word1, word2):
                    print(f'{word1} 和 {word2} 是同音词')

# 使用示例
file_path = 'text_file.txt'
process_text_file(file_path)

请注意，上述代码假设您已经有了一个文本文件text_file.txt，其中包含要比较的单词。您可以根据自己的需求将其替换为实际的文件路径。

代码中使用了CMU发音词典（cmudict），它是一个常用的英语发音词典。如果您需要处理其他语言的同音词，可能需要查找适合该语言的发音词典。

该示例代码将会逐行读取文本文件，比较每个单词和其后一个单词的发音是否相同。如果发音相同，则打印出这两个单词是同音词。

希望这个示例能帮助到您！