code: def reload_texts(self, texts, ids, vocabulary=None):
          
          self._check_id_length(ids)
          self.ids = np.array(sorted(ids))
          if vocabulary:
              self.vectorizer.vocabulary = vocabulary
          sorted_texts = [x for (y, x) in sorted(zip(ids, texts))]
          self.term_mat = self.vectorizer.fit_transform(sorted_texts)
          self._update_tfidf()
docs: Calcula los vectores de terminos de textos y los almacena.
  
          A diferencia de :func:`~TextClassifier.TextClassifier.store_text` esta
          funcion borra cualquier informacion almacenada y comienza el conteo
          desde cero. Se usa para redefinir el vocabulario sobre el que se
          construyen los vectores.
  
          Args:
              texts (list): Una lista de N textos a incorporar.
              ids (list): Una lista de N ids alfanumericos para los textos.