学习如何写TF-IDF的代码（1）
通过以上的学习，我们来具体完成一个任务，就是写出一个程序的代码。我们写代码不是凭空自己去写程序，对于一些解决方案，我们通过网络进行搜索，然后自己通过已经学到的知识进行修改，自己写的话太过于困难。具体任务如下：
数据描述：压缩文件中包含三类文件（夹）：
hotweibo：微博数据，是一个文件夹，里面是一串数字字母命名的文件，文件包含该类别下获取的热门微博内容
hotweibo_classification.txt：微博代号对应的分类文件，名字是，有三列，第一列是hotweibo文件夹下文件的名称，第二列是细分类别，第三列是大类别。
stopWords：停用词库，里面是所有的停用词
作业一：相同类别文件的合并操作
作业描述：按照hotweibo_classification.txt文件描述，请将相同大类别的文件内容合并到一起，保存到一个新的文件夹中。合并后每个文件的名字就是大类的名称。
作业二：数据预处理之文本初步清理
作业描述：将作业一中生成的数据的所有html标签数据（即<>括起来的内容）替换成“HTML”这个词，并将结果保存的新的文件夹中，每个文件名字不变。比如：
@微博校园
清理后：
HTML@微博校园HTML
作业三：数据预处理之中文文本分词
作业描述：请按照如下地址的教学情况导入NLPIR分词软件，对讲作业二处理的文件内容进行分词操作，并将分词结果对应存入新的文件夹的文件中，名字不变。
教学地址：http://www.datalearner.com/blog/1051461066435555
作业四：数据预处理之去除停用词
作业描述：针对作业三的分词结果，去除其中所有的停用词（即删除停用词），存入新文件中。
作业五：使用TF-IDF计算词权重
作业描述：针对作业四的结果，对每个类别文件中每个不同的词语计算其权重，计算单词t在当前类别下的权重公式如下：

Wt=[1+log⁡(f(t,d) )]*log⁡(N/N_t)

其中，f_(t,d)表示当前类别下单词t的出现次数，N表示所有文档数量，N_t表示包含单词t的文档数量。

今天具体完成的是作业1 ，按照hotweibo_classification.txt文件描述，请将相同大类别的文件内容合并到一起，保存到一个新的文件夹中。合并后每个文件的名字就是大类的名称。
具体数据集可以私信获取。以下代码是我自己写的，最后会放上我的大神的代码。

首先第一步就是判断文件的行数。

然后得出文件中所有文件的名字。

然后将文本设置成数组文件，数组文件中的元素为第一行和第三行中的元素对应，按照一定的分割符号进行分割数组。

接下来介绍如何读取文件，读入文件与写入文件，这个方法要记住，可能后续还会使的，在后面加上true的目的是为了接着上面读的内容继续往下写，防止将上面读写的内容进行了覆盖。

最后一步就是调用上面的方法，代码自己具体理解，这个任务就是要自己做。