Python TF_IDF计算发送错误

我目前正在从事一个小项目，头脑完全空白，我有以下代码来计算术语频率： 从袋进口*

words = 
['the','new','the','shiny','new','car','went','through','the','tunnel']
carDoc = Bag()
for word in words:
    carDoc.add(word)

def tf(word, carDoc):
    if word != "" and carDoc.size() > 0:
        return carDoc.count(word)/carDoc.size()

我还有以下逆文档频率代码：

from Bag import *
from math import log

carDoc1 = Bag()
for word in ['the', 'car']:
    carDoc1.add(word)

carDoc2 = Bag()
for word in ['the', 'shiny', 'new']:
    carDoc2.add(word)

allCarDocs = [carDoc1, carDoc2]

def idf(word, carDocs):
    total = len(allCarDocs)
    wordIsIn = 0
    for docs in allCarDocs:
        if docs.contains(word):
            wordIsIn = wordIsIn + 1
    return log(total / (1 + wordIsIn))

carDoc1 = Bag()
for word in ['the', 'car']:
    carDoc1.add(word)
carDoc2 = Bag()
for word in ['the', 'shiny', 'new']:
    carDoc2.add(word)

allCarDocs = [carDoc1, carDoc2]

def tf_idf(word, documents):
    return tf(word, carDoc) * idf (word, allCarDocs)

我得到的错误是carDoc未定义

这些都很好，并且也可以按照我的预期工作，但是当涉及到实现tfidf函数时，我总是会出错。对于本例中解析tfidf的任何帮助，我们将不胜感激

def tf_idf（word，文档）： 返回tf（word，carDoc）*idf（word，allCarDocs）

如果您的函数采用（word，文档），您希望从何处获取carDoc和allCarDocs？

def tf_idf（word，文档）： 返回tf（word，carDoc）*idf（word，allCarDocs）

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如果您的函数采用（word，documents），您希望从何处获取carDoc和allCarDocs？

您还可以发布错误吗？您还可以发布错误吗？