我正在编写一个Python类，用于计算文档中每个词的tfidf权重。现在我的数据集中有50个文档。这些文档中有许多词是交叉的，因此有多个相同的词特征，但它们的tfidf权重不同。那么问题来了，我该如何将所有这些权重汇总成一个单一的权重呢？

回答：

首先，让我们明确一些术语。术语（term）是语料库中类似于词的单位。标记（token）是特定文档中特定位置的一个术语。可以有多个标记使用同一个术语。例如，在我的回答中，有许多标记使用了术语“the”。但“the”只有一个术语。

我认为你有点困惑。TF-IDF风格的加权函数规定了如何根据文档中术语的标记频率和语料库中术语的背景标记文档频率，为文档中的每个术语生成一个分数。TF-IDF将文档转换为术语到权重的映射。因此，文档中更多标记共享同一个术语会增加该术语的相应权重，但每个术语只有一个权重。在文档内部共享术语的标记没有单独的分数。