计算tf-idf建模有很多种，具体看TF-IDF,nltk包实现tf是使用单词t出现的次数除以字符串长度,源码使用字符串count函数，这个函数有个缺点就是如，单词‘td’在‘tddddtd’会算作2词，总长使用的是字符串长度
# TF_IDF
# nltk实现TF_IDF
from nltk.text import TextCollection
# 首先，把所有文档放到TextCollection类中
# 这个类会自动帮你断句，做统计，做计算
help(TextCollection.tf)
corpus = TextCollection(['this is sentence one',
'this is sentence two',
'this is sentence three'])
# 直接就能算出tfidf
# 'td'在'tddd td'出现2次，字符串长度为7，tf=2/7
print corpus.tf('td', 'tddd td')
# idf 出现在三个文档中一个，log(3/1)
print corpus.idf('one')
