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import re from collections import Counter from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem import WordNetLemmatizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# TF-IDF vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf = vectorizer.fit_transform([preprocessed_text])

def preprocess_text(text): tokens = word_tokenize(text.lower()) tokens = [re.sub(r'[^a-zA-Z]', '', token) for token in tokens] tokens = [token for token in tokens if token] tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens if token not in stop_words] return " ".join(tokens)