在向量空间模型中，常用的权重计算方法包括以下几种：
二进制权重（Binary Weighting）：将文档中出现的词汇记为1，不考虑词频的情况。
词频权重（Term Frequency, TF）：将文档中每个词汇出现的次数作为权重。
逆文档频率权重（Inverse Document Frequency, IDF）：衡量词汇在整个语料库中的重要性，常用公式为IDF = log(语料库中文档总数 / 包含该词汇的文档数)。
TF-IDF权重（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：将词频和逆文档频率相乘，得到综合的权重，常用公式为TF-IDF = TF * IDF。
确定权重的方法主要取决于具体的应用场景和需求。一般情况下，可以通过以下步骤确定权重：
首先，根据实际情况选择合适的权重计算方法，如二进制权重、TF权重、IDF权重或TF-IDF权重。
其次，根据具体问题的需求和语料库的特点，对权重计算方法进行调整和优化，例如可以对IDF进行平滑处理、加入长度正则化等。
最后，通过实验和评估不同权重计算方法的效果，选择最适合的权重计算方法。
举个例子，假设我们要对一篇文章进行关键词提取，可以先利用TF-IDF权重计算方法得到每个词汇的权重，然后根据权重大小排序，选取排名靠前的词汇作为关键词。这样可以帮助管理者更快速地了解文章的主题和内容。