1.收集数据：收集所有要计算tf-idf的50000个文本文件。
2.预处理数据：对于每个文本文件，需要对其进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作，以便将文本转换为可供计算的形式。
3.计算文档频率（DF）：对于每个单词，在所有文本文件中计算其出现的文档频率，即出现该单词的文档数。
4.计算逆文档频率（IDF）：对于每个单词，通过计算文档频率的倒数得到其逆文档频率。
5.计算词频（TF）：对于每个文本文件和每个单词，计算该单词在文本文件中出现的频率。
6.计算tf-idf值：通过将词频和逆文档频率相乘得到tf-idf值，用于衡量单词在文本中的重要性。
对于大量的数据，可以考虑使用分布式计算技术（如MapReduce），将计算任务分割为多个子任务并行计算，以提高计算效率。也可以使用专业的自然语言处理工具和库（如NLTK、Scikit-learn）来简化计算过程。