读取文本数据，并将每个文档转化为词频向量表示。

要读取文本数据，并将每个文档转化为词频向量表示，你可以使用 Python 中的 CountVectorizer 类。这个类可以将一个文本集合转换成一个词频矩阵，每一行表示一个文档，每一列表示一个单词，矩阵中的每个元素表示对应单词在对应文档中出现的次数。

下面是一个简单的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 定义文本集合
corpus = [
    "This is the first document.",
    "This is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?",
]

# 创建一个 CountVectorizer 对象
vectorizer = CountVectorizer()

# 将文本集合转换为词频矩阵
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 输出词频矩阵
print(X.toarray())

# 输出单词列表
print(vectorizer.get_feature_names())

输出结果如下：

[[1 1 0 0 1 0 1 0]
 [1 1 0 0 1 0 0 1]
 [0 0 1 1 1 1 0 0]
 [1 1 0 0 1 0 1 0]]
['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']

在这个例子中，我们首先定义了一个文本集合，然后创建了一个 CountVectorizer 对象并将文本集合转换为词频矩阵。最后我们输出了词频矩阵和单词列表。你可以根据这个例子来修改你的代码，实现将文档转化为词频向量表示。