TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一種常用于信息檢索和文本挖掘的統(tǒng)計方法，用于評估一個詞在文檔集或一個語料庫中的重要程度。TF-IDF是一種統(tǒng)計方法，用以評估一字詞對于一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一種用于信息檢索和文本挖掘的常見權(quán)重化技術(shù)。它用于評估一個詞對于一個文檔集合的重要性或特征程度。
TF（Term Frequency）表示一個詞在一個文檔中的出現(xiàn)頻率。TF可以通過簡單地計算詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)除以文檔總詞數(shù)來獲得，或者通過將詞頻進行歸一化處理，例如使用詞頻的對數(shù)形式。
IDF（Inverse Document Frequency）表示一個詞在整個文檔集合中的稀有程度。IDF可以通過計算文檔集合中總文檔數(shù)除以包含該詞的文檔數(shù)的對數(shù)來獲得。IDF越大，表示詞越稀有，對于區(qū)分不同文檔的能力越強。
TF-IDF是將TF和IDF相乘得到的權(quán)重值。TF-IDF值越大，表示該詞在文檔中的重要性越高。TF-IDF可以用于計算文檔的相似性，進行特征選擇和文本分類等任務。
在實際應用中，通常會對TF和IDF進行一些調(diào)整，例如使用平滑技術(shù)，以便更好地反映詞的重要性。
例如，可以使用TF-IDF算法，實現(xiàn)分析對象文檔的關(guān)鍵字詞的提取。具體可以通過文檔預處理選擇候選關(guān)鍵字，通過對關(guān)鍵字的加權(quán)處理，即計算每個的TFIDF權(quán)重，再根據(jù)TFIDF權(quán)重對候選詞進行降序排列，從而確立文檔關(guān)鍵字，進而實現(xiàn)文檔分析功能。
