结巴分词用sklearn计算tf-idf

结巴分词是一种中文分词工具，用于将中文文本切分成有意义的词语。而sklearn是一种Python机器学习库，包含了许多用于文本处理和自然语言处理的工具。

要使用sklearn计算tf-idf（词频-逆文档频率），需要先将文本进行分词处理，然后使用sklearn的TfidfVectorizer类来计算tf-idf值。这个类可以将分词后的文本转换成向量形式，然后计算每个词语在文本中的tf-idf值。

具体来说，使用结巴分词库对中文文本进行分词处理，然后使用TfidfVectorizer类来计算tf-idf值。可以设置一些参数，例如停用词列表、词频阈值、ngram范围等来优化分词结果和tf-idf计算的效果。

总之，结巴分词和sklearn的tf-idf计算可以很好地结合使用，帮助处理中文文本并提取有用信息。