如何解决我如何将词汇特征中的 TF 权重与向量结果形式连接起来，用他们的情感替换单词？
我有一个标记的数据集（阿拉伯语推文）和标记的词典，我想通过机器学习算法检测情绪。
我做了预处理步骤和其他功能。只是我想应用这些步骤：
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计算 TF 方案以获得表达式（术语、单词）在文档中出现的频率。
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为了合并情感词汇特征，我们检查句子中词汇术语的存在情况，并获得一个表示每个情感类别（愤怒、恐惧、悲伤和喜悦）的向量。
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最后，为了进行分类，将 TF 句子表示和基于词的特征的串联用作不同算法（SVM、LR、MLP、MultinomialNB）的输入。
我是情感分析和 Python 的初学者，我该如何执行这些步骤：
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