关键词：分词、处理，文档内容：s = ['文本 分词 工具 可 用于 对 文本 进行 分词 处理', '常见 的 用于 处理 文本 的 分词 处理 工具 有 很多']，计算这两个关键词的次频矩阵，并用tf-dif加权

我可以回答这个问题。根据给出的文档内容，关键词分别为"分词"和"处理"。我们可以先将两个文本进行分词，然后统计每个词在两个文本中出现的次数，得到次频矩阵。然后，我们可以使用tf-idf加权方法对次频矩阵进行加权，以便更好地反映关键词的重要性。具体实现方法可以参考相关的Python库，如scikit-learn。