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nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割

nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词，当输入的是包含多个句子的文档时，返回列表，每个列表包含对应句子的分词结果。

for word in word_tokenize(document):            texts_tokenized_tmp += jieba.analyse.extract_tags(word,10)        texts_tokenized.append(texts_tokenized_tmp)  

document包含很多个句子，那么word_tokenize(document)返回一个列表，表示每个句子为单位的分词结果。所以for循环时，变量word其实是很多个词。jieba.analyse.extract_tags(word, 10)是从word中根据TF-IDF顺序选取10个得分最高的，目的是过滤低词频单词。